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J-GLOBAL ID：201202216972222089   整理番号：12A0456336

「系列パターンマイニングの最近の動向」テキスト系列マイニングにおける有用性尺度について

著者 (1件)： 岩沼宏治 (山梨大 大学院医学工学総合研究部)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 27  号： 2  ページ： 136-145  発行年： 2012年03月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 0912-8085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 単一のアイテム集合系列からなるデータベース中の部分系列の出現頻度は自明な概念ではなく,1)スライド窓頻度,2)系列先頭頻度,3)系列全体頻度などが提案されている。本論文では,系列の評価基準として情報量と出現頻度を同時に用いるYangらの先行研究を概説し,新聞記事コーパスへの適用を念頭に置いてより合理的で有用な尺度について述べた。まず,1)で用いるスライド窓機構によって非周期系列パターンを抽出する方法を示し,基本出現頻度をもとに単純頻度,対数頻度,対数化相対頻度といった重み付き出現頻度を導入した。また,総和情報量,平均情報量,最小情報量といった情報量関数を定義して前記3種類の出現頻度と組み合わせた情報利得尺度の特徴を比較した。著者らによる実装システムIFMAPを用いて新聞記事コーパスの有用系列パターン抽出を行い,情報利得上位100位の抽出パターンのパターン長,パターンの情報量値,出現頻度値,パターンに含まれるアイテムを比較した。さらに,系列パターンの有用性を評価する補完尺度としてパターン中に含まれるアイテムの豊富さを示す単語重なり尺度,相関ルールに対するコンフィデンス尺度としての先頭コンフィデンス,系列全体コンフィデンス,及び系列コサインを定義し,有用性を検証する予備実験を行った。

シソーラス用語： *データマイニング ,  *特徴抽出 ,  技術展望 ,  データベース ,  頻度 ,  評価基準 ,  情報量 ,  重みづけ ,  相関ルール ,  システム
準シソーラス用語： パターンマイニング ,  系列 ,  *系列パターンマイニング

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (37件)：

• ACHAR, A. A unified view of the apriori-based algorithms for frequent episode discovery. Knowl. Inf. Syst (KAIS). 2011
• AGRAWAL, R. Mining sequential patterns. Proc. 1995 Int. Conf. on Data Engineering (ICDE' 95). 1995, 3-14
• BLANCHARD, J. Using information-theoretic measures to access association rule interestingness. Proc. IEEE Int. Conf. on Data Mining (ICDE 2005). 2005, 66-73
• 奈良先端科学技術大学院大学自然言語処理学講座 (松本研究室). 形態素解析システム茶筌. http://chasen-legacy.sourceforge.jp/
• GENG, L. Interestingness measures for data mining : A survey. ACM Computing Surveys. 2006, 38, 3

タイトルに関連する用語 (5件)： 系列 ,  パターンマイニング ,  動向 ,  有用性 ,  尺度