纪尧姆·博斯克;Jean-François Boulicaut;切迪·雷西;卡图埃，迈赫迪 使用蒙特卡罗树搜索随时发现一组不同的模式。 （英语） Zbl 1411.68132号 数据最小知识。发现。 32，第3号，604-650（2018）. 摘要：发现准确区分类别标签的模式仍然是一项具有挑战性的数据挖掘任务。子组发现（SD）是能够从标记数据中引出此类有趣模式的框架之一。一个相当开放的问题是：当模式空间的穷举枚举不可行时，如何选择准确的启发式搜索技术？现有的方法利用波束搜索、采样和遗传算法来发现非冗余的高质量模式集。我们认为，这种方法产生的模式集缺乏多样性：只有少数高质量且差异足够大的模式被发现。然后，我们的主要贡献是将模式挖掘正式定义为一个游戏，并使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）解决它。它可以被视为一个由随机模拟引导的穷尽搜索，由于其最佳优先搜索属性。我们通过一组全面的实验展示了MCTS如何能够随时发现高质量的多样模式集。在处理大型模式搜索空间和不同质量度量时，它优于其他方法。由于它的通用性，我们的MCTS方法可以用于SD，也可以用于许多其他模式挖掘任务。 引用于6文件 理学硕士： 68吨10 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 关键词：监督模式挖掘;子组发现;异常模型挖掘;启发式搜索;蒙特卡洛树搜索;多样性 软件：NMEEF-SD公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{G.Bosc}等人，《数据最小知识》。发现。32，第3号，604--650（2018；Zbl 1411.68132） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Abramson B（1990）《预期产出：静态评估的一般模型》。IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell 12（2）：182-193。https://doi.org/10.109/34.44404 ·doi:10.1109/34.44404 [2] Abudawood T，Flach PA（2009）多类亚组发现的评估措施。In：Buntine WL，Grobelnik M，Mladenic D，Shawe Taylor J（eds）In：数据库中的机器学习和知识发现，欧洲会议，ECML 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