講演情報
[4Yin-B-56]個別性を重視したファジィ化による統計的な背景として確率分布表を持つアイテム集合の発見
〇大岡 映介1、嶋田 香1 (1. 群馬大学)
キーワード：
個別性、アイテム集合、知識発見、進化計算
データマイニングにおけるアソシエーションルールや頻出アイテム集合の表現や解釈の高度化により統計的に特徴的な背景を持つアイテム集合としてItemSBが研究されている．ItemSBのアイテムに予測対象のレコードに似ているという事実を組み込んだ個別性を重視する方法が提案されているが，その度合いについては考慮されていない．本研究では，その度合いをItemSBに組み込み，個別性を最大限に活用する方法を提案する．また新形式のItemSBとしてICPDを提案する．実験によりICPDの有効性が示され，ICPDを用いたこれまでにないデータの分析が実現可能であることが示唆された。提案手法は，因果探索等への応用が期待される．