電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-4-8
不確実データからの頻出パターンの抽出における探索候補削減手法の検討
○建島広翔・新谷隆彦・大森 匡・藤田秀之(電通大)
近年,不確実データに対する頻出パターンマイニングの研究が進められている.不確実データはトランザクションが存在確率を持っている為,支持度が確率変数となり支持度の計算の処理コストが高くなる問題があった.従来手法では不確実性を考慮しない頻出パターンマイニングにより探索候補を限定していたが,不確実性を考慮した場合には頻出とならない冗長なパターンの支持度計算が回避出来なかった.
本研究では,不確実性を考慮した場合に頻出となる可能性の高いパターンから順に支持度計算を行うことによって,冗長なパターンの支持度計算を少なく抑える手法を検討する.