事例から抽出された特徴に基づく関係型パターンマイニング法と他手法の比較
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概要
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論理プログラミングの概念を利用して、述語論理形式でデータ間の規則性を抽出する手法を帰納論理プログラミング(ILP)という。関係型データマイニングは、ILPの枠組みで、複数の関係表にあるデータを扱うデータマイニングの方法で、表現力に優れるが計算コストが大きい。著者らはこれまでに、事例に現れる基本パターンの組合せに限定してパターンをマイニングするアルゴリズムを開発し、他のILP手法に比べて格段の計算速度でマイニングできることを示した。本発表ではこの方法が扱うパターンと他の手法との比較を行い、提案法の特徴を明らかにする。
- 2011-03-02
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