情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

関係型データマイニングの枠組みで社会ネットワークを扱うネットワークパターンマイニングアルゴリズムとしてHanabiが提案されている。
Hanabiはネットワークの基本パターンを組み合わせて枚挙するが、パターンとネット
ワークのマッチングによる支持度計算が高コストである。そのため、パターン同士の包摂関係に注目し、頻出でないパターンの拡大パターンは必ず頻出でないため、支持度の計算を行わずに候補から削除可能である、というアイデアによるHanabiの改善が行われた。
その改善の際にはθ包摂についてのみ実験と考察が行われたため、本発表ではアイデアはそのままにOI包摂への拡張を試みる他、数理的な根拠を与え、定式化を行う。