OI包摂に基づく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

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。

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