書誌事項
- タイトル別名
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- Discovery of Sequential Event Patterns based on Interestingness
- キョウミド ニ モトズイタ ジケイレツ イベントパターン ノ ハッケン
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抄録
時系列データから頻出する並びを発見する時系列イベントパターンマイニング法においては、アプリオリ性を考慮することにより、頻出するパターンを効率よく発見することができる。しかしながら、頻出するパターンは、ありふれたパターンであることが多く、必ずしも分析者が求める特徴的なパターンにはなっていない。そこで、本論文では、アプリオリ性を満たしつつ、特徴的なパターンを発見するための新たな評価基準を提案し、その性質を明らかにする。また、本基準を利用した時系列イベントパターンマイニング法を提案する。さらには、提案法をSFAシステムから得られる営業日報データに適用し、その効果を検証する。
収録刊行物
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- 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
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日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 21 (0), 17-17, 2005
日本知能情報ファジィ学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282680645386752
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- NII論文ID
- 130005034972
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- NII書誌ID
- AA12165648
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- ISSN
- 18820212
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- NDL書誌ID
- 024276443
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可