統計的に特徴的なアイテム集合（ItemSB）とその発見法が提案されている。アイテム集合の満たす統計的な背景は、解決したい課題に応じて相関係数や2変数に見られる特徴的な分布などを用いてユーザが設定できる。本発表では、事例Aから見た事例Bの類似度を、事例Aが満たすItemSBのグループを発見したときに、このうち事例Bが満たすItemSBの個数の割合として定義する。データ内での２つの事例間の類似性のスコアを定義することで、従来のデータマイニング手法において用いられている距離を説明可能性のある類似度により扱うことが考えられる。本発表では、意味的な類似度の検討とその利用例を報告する。