| 講演名 | 2003/3/6 エピソードルールの近似的冗長性を考慮した効率的な時系列データセットマイニング(<特集>「アクティブマイニング」及び一般) 藤田 雄介, 原口 誠, |
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| 抄録(和) | 時系列データセットからの相関ルールマイニングは,重要なデークマイニングのタスクとして考えられる.一般に,大規模データベースから抽出されるルールは膨大な数に及び,ユーザが全てのルールを検証,評価することは現実的に不可能な作業と言っても過言ではない.本稿では,時系列データセットより生成されるエピソードルールの大部分が冗長であることに着目し,ルールの近似的冗長性の概念に基づき,非冗長なエピソードルールのみを抽出する近似情報基生成手法を導入する.全ての冗長ルールが近似情報基から再構築可能である点で,生成ルール抑制による情報損失は無いと言える.計算機実験の結果により,本手法による抽出したエピソードルールの数が,既存の手法よりも大幅に減少したことを示す. |
| 抄録(英) | Discovery of association rules from time-series datasets is an important data mining task. Generally, the number of potential rules grows rapidly as the size of database increases. It is therefor hard for a user to analyze the rules and realize useful ones among them. To avoid such a difficulty, we make some rules invisible to users, provided they are redundant and approximately reconstructed from another non-redundant ones. In another words, only non-redundant rules are presented to users and will be checked for their interestingness. For this purpose, we first define a notion of approximate informative basis consisting of only non-redundant rules, and then present an efficient method to construct it. The degree of approximate reconstruction is associated with the basis as a real parameter adjustable by users. Our experimental results show that the number of non-redundant rules in the approximate informative basis is much reduced. |
| キーワード(和) | 相関ルール発見 / 時系列データセット / イベント列 / エピソードルール / 近似的冗長性 |
| キーワード(英) | association rule mining / time-series dataset / vent sequence / episode rule / approximate redundancy |
| 資料番号 | AI2002-65 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2003/3/6(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | エピソードルールの近似的冗長性を考慮した効率的な時系列データセットマイニング(<特集>「アクティブマイニング」及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Efficient Mining Method for Episode Rules using Approximate Informative Basis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 相関ルール発見 / association rule mining |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列データセット / time-series dataset |
| キーワード(3)（和/英） | イベント列 / vent sequence |
| キーワード(4)（和/英） | エピソードルール / episode rule |
| キーワード(5)（和/英） | 近似的冗長性 / approximate redundancy |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 藤田 雄介 / Yusuke FUJITA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻 Division of Electronics and Information Engineering Hokkaido University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 原口 誠 / Makoto HARAGUCHI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻 Division of Electronics and Information Engineering Hokkaido University |
| 発表年月日 | 2003/3/6 |
| 資料番号 | AI2002-65 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 709 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |