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. |
本文pdf |
PDF download (305.8KB) |