特徴的ルール生成における冗長ルール排除と探索高速化(データマイニング・データウェアハウス)
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概要
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データマイニングの代表的手法である特徴的ルール生成手法として,ITRULEやCHRISなどがある.これらは,データの特徴をif-thenルールの形式で出力し,通常,if部は複数の条件の積条件である.任意のif-thenルールに対して,そのif部に条件を追加してできるルールを考え,そのルールの評価値が,条件を追加する前のルールの評価値を上回らなかった場合,これを冗長なルールと考える.データマイニングにおいては,有用なルールをユーザに見やすく提示することが重要であり,そのためには,このような冗長ルールは排除することが望ましいが,ルールの探索順序によっては,探索中に冗長であることが分からず,結果として冗長ルールが残ったり,その影響で,本来であれば結果に採用されるべきルールが欠落したりするといった問題が起こりうる.本論文では,特徴的ルール生成手法CHRISにおいて,深さ優先探索,広さ優先探索のそれぞれについて冗長ルールを完全に排除する方法を示す.また,探索処理の高速化手法について述べる.深さ優先探索で冗長ルールを排除する方法は並列処理に向かないという短所がある.広さ優先探索による方法は,単体の計算機では深さ優先探索と比べて高速化の効果が小さいが,冗長ルールを排除し,かつ,処理を並列化することが可能である.
- 2006-08-15
著者
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