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事例から抽出された特徴に基づく関係型パターンマイニング法と他手法の比較
○中野裕介,犬塚信博(名工大)
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は、ILPの枠組みで、複数の関係表にあ
るデータを扱うデータマイニングの方法で、表現力に優れるが計算
コストが大きい。著者らはこれまでに、事例に現れる基本パターン
の組合せに限定してパターンをマイニングするアルゴリズムを開発
し、他のILP手法に比べて格段の計算速度でマイニングできるこ
とを示した。本発表ではこの方法が扱うパターンと他の手法との比
較を行い、提案法の特徴を明らかにする。