A-012
ストリームデータからのΔ-強飽和集合のオンライン抽出

◎日向　涼・岩沼宏治（山梨大）・仁科拓巳（明電システムソリューション）

頻出アイテム集合の飽和集合による圧縮は，データセットの特徴に大きく依存し，疎なデータでは殆ど圧縮はできない．これに対して，Δ-強飽和アイテム集合を用いる場合は，飽和強度値Δを変化させることで疎なデータでも効果的な圧縮が可能になる．先行研究では，Δ-強飽和アイテム集合の抽出はオフライン抽出や準オンライン抽出が提案されている．本研究では新たに完全オンライン抽出法を提案する．本論文ではその第一段階として，オンラインϵ近似計算法LC-CloStreamにより生成される飽和アイテム 集合からΔ-強飽和アイテム集合を効果的に選別抽出する手法を開発し，その性能評価実験を行う．