F-039
数値を含むデータからの効率的な識別パターン発見に向けて

○亀谷由隆（名城大）

識別パターン発見は興味の対象のクラスとその他の違いを特徴づけるパターンを見つけ出すタスクであり，顕在パターン発見やサブグループ発見とも呼ばれる．また，得られた識別パターンを利用することで高精度の予測モデルを構築することもできる．識別パターン発見における一つの大きな問題は数値データの扱いである．教師付き離散化手法は単属性に基づくものが多い．また，探索空間も非常に大きくなる．本論文では，数値データと記号データが混在したトランザクションデータに対してFP-growthに基づく識別パターン発見手法を提案する．そして，提案手法のプロトタイプ実装をベンチマークデータセットに適用した結果を示す．