開いた構造を持つ事例を対象とした関係的知識発見

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  • ヒライタ コウゾウ オ モツ ジレイ オ タイショウ ト シタ カンケイテキ チシキ ハッケン

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抄録

従来のデータマイニング手法の多くが一つの関係表から知識を抽出するのに対し、複数の関係表から知識を発見する関係型データマイニング（MRDM）という分野がある。MRDMの分野におけるパターン枚挙の手法は、単純なアイテムの組合せでパターンを構成しており、グラフ構造を表すデータに対しては現実的な時間で解を求めることが難しいという問題点がある。さらに、従来の手法ではデータベース中に複数の区別された事例が含まれているものを対象としており、ネットワークのような、全体が一つの大きな対象となるような開いた構造を持つ事例はあまり考慮されていなかった。提案手法は、開いた構造を対象とした頻出なパターンを現実的な時間で枚挙するアルゴリズムを提案する。

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