ネットワークパターンマイニングアルゴリズムの効率的実装

情報処理学会

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抄録

大規模なデータベースから知識を発見する手法としてデータマイニングがある。その中で、複数のテーブルからなるデータベースを対象とする関係データマイニングが存在する。本研究は、関係データマイニングを帰納論理プログラムの枠組みでおこなう。社会ネットワークを扱うアルゴリズムではApriori性を用いて効率化が図られている。しかし、膨大な数のパターンを生成することで計算量が多くなり、実際のデータでは計算ができない。特に、複雑なパターンが支持度の計算に長い時間かかってしまうという問題もある。本研究では、データベースとパターンのマッチングにおいて単一化させる順序を改善することで、支持度の計算を早くすることを目的とする。

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