2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

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2019年6月4日〜6月7日朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター
人工知能学会
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2019年6月4日〜6月7日朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター

[2K3-E-1-02]Reduction of Erasable Itemset Mining to Frequent Itemset Mining

〇Tzung-Pei Hong1,2, Chun-Ho Wang2, Chia-Che Li2, Wen-Yang Lin1(1. National University of Kaohsiung, 2. National Sun Yat-sen University)
Frequent-itemset mining and erasable-itemset mining are two commonly seen and useful techniques in data mining. Although the two mining problems look contrary, they are actually close to each other. In this paper, we will show the erasable itemset mining problem can be reduced into the frequent-itemset mining problem and can be solved by the existing algorithms of finding frequent itemsets. By this way, the variants of erasable-itemset mining can be easily designed out based on the frequent itemset mining.