アイテムセットと時系列パターンの出現順序を考慮した分類パターンによる分類モデルの精度向上に関する一考察

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今日の技術進歩によって多種類のデータが取得されるようになると共に，多種類のデータを組み合わせた分類パターンマイニングの研究が行われてきた．従来研究では，分類パターンを抽出する際に，データ間の出現順序を考慮せずに多種データのパターンを組み合わせていた．しかし，データにタイムスタンプが含まれている場合，データ間の出現順序を考慮して分類パターンを抽出することが可能である．本研究では，時系列パターンとアイテムセットの出現順序を考慮して分類パターンを抽出し，これらのパターンを用いて分類モデルを構築する．そして，実際のデータを用いた実験により構築した分類モデルを評価する．

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