業務ノウハウを活用するデータマイニングサーバNodias

概要

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近年の計算機性能の向上、記憶装置の大容量、低価格化により、企業では膨大なデータを蓄え、処理することが可能となってきた。また、エンドユーザコンピューティング環境の浸透により、エンドユーザによる情報系業務に対するニーズが高まっている。このような、大量のデータをエンドユーザが意思決定支援などの情報系業務に活用しようとする手法としてOLAP(On-Line Analytical Processing)やデータマイニング (Data Mining)がある。データマイニングとは、データベースに蓄えられた大量のデータから企業活動において価値のあるルールを発掘(Mining)しようという技術である。データマイニング技術の実用化のキーワードとして、ルール発掘に要する時間の問題と、結果として獲得されるルールの価値に関する問題がある。前者は、言うまでもなく大量のデータ処理に費やされる時間の問題であり、後者は、重要度の低いルールを排斥し、いかにして有効なルールのみを獲得するか、という問題である。我々は有効なルールを獲得するためのアプローチとして、業務ノウハウやオントロジ(概念辞書)を利用したデータマイニング手法を検討している。ここで言う業務ノウハウとは、既に有効性が確認されているルールや専門家の知識を蓄積したものであり、対象とするルールは相関ルールである。相関ルールとは事象Aと事象Bがあったとき、事象Aが起きたとき同時に事象Bが起こる確率がY%であるとき、「事象AのときY%の確率で事象Bが同時に起こる。」というルールを相関ルールという。本稿では、この業務ノウハウを活用したデータマイニングの手法についての検討内容を述べる。
社団法人情報処理学会の論文
1996-09-04

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