[8D]クラスタリング・ルールマイニング

13:30 〜 13:55

[8D-01] クローズドパターン抽出を用いたインタラクティブなシーケンシャルパターンマイニングの高速化の提案と評価

*青柳 結衣¹、Le Hieu Hanh²、松尾 亮輔³、山﨑 友義³、荒木 賢二³、横田 治夫⁴、小口 正人¹ (1. お茶の水女子大学理学部情報科学科、2. お茶の水女子大学共創工学部文化情報工学科、3. お茶の水女子大学理学部、4. 城西大学理学部数学科)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

シーケンシャルパターンマイニング、クローズド頻出パターン、インタラクティブシーケンシャルパターンマイニング

ビッグデータの活用が進む中、頻出パターンを抽出するシーケンシャルパターンマイニング(SPM)が注目されている。最適な閾値はデータセットに依存するため、閾値を調整しながら解析を繰り返すインタラクティブなSPMが不可欠である。しかし、従来の手法は既知の頻出パターンの利用により実現しているが、他パターンに含まれないクローズド頻出パターンが十分に考慮されておらず、分析効率には課題が残る。医療カルテのようなデータセットでは、クローズド頻出パターンだけを確認することで、治療方針全体を把握できる。本稿では、クローズド頻出パターンに着目し、インタラクティブなSPMの高速化を実現する手法を提案し、医療データ等を使用して評価を行う。