情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

論理プログラミングの概念を利用して、述語論理形式でデータ間の規則性を抽出する手法を帰納論理プログラミング（ILP）という。
関係型データマイニング（MRDM）はILPの枠組みで複数の関係表に跨るパターンを発見するアプローチである。
既存のMRDM手法の多くは豊かな表現力を有する反面、計算コストが膨大であるという問題がある。
これに対し著者らは、事例から抽出した基本パターンの組み合わせに限定して効率的にマイニングするシステムを提案した。
本発表では提案法がパターンの包摂関係に基づいて探索空間をコントロールすることで、冗長なパターンを出力することなく効率的にマイニングができていることを示す。