| 大会名称 |
|---|
| 2009年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2009 |
| 発行日 |
| 2009/8/20 |
| セッション番号 |
| 5G |
| セッション名 |
| データマイニング |
| 講演日 |
| 2009/09/03 |
| 講演場所(会議室等) |
| G会場（9号館2F 922教室） |
| 講演番号 |
| F-044 |
| タイトル |
| 系列パターンマイニングのためのカスケードモデル |
| 著者名 |
| 吉川 芳浩, 岡田 孝, |
| キーワード |
| 系列パターンマイニング, カスケードモデル, データマイニング |
| 抄録 |
| カスケードモデルは,通常の表形式データから局所的な相関を検知し,ルール形式で豊富な情報を与えるマイニング法として認められている.本研究では,シーケンスデータを説明要因とし,クラスを識別できるようにカスケードモデルを拡張する.頻出の系列パターン導出にはPrefixSpanアルゴリズムを用い、得られたパターン間で急激なクラスラベルの分布変化を検出して,ルールとして表現する.オンラインショップのWeb閲覧履歴を適用対象とし,購入者と非購入者を識別できるような特徴的パターンの発見を目的とする.実際の購買履歴データへ適用し,発見した知識の妥当性も検証する予定である. |
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