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J-GLOBAL ID：201202283878451588   整理番号：12A0732234

「離散構造処理系-知能情報処理を支えるアルゴリズムの技法」離散構造データのデータマイニングツール開発とその応用

著者 (3件)： 羽室行信 (関西学院大 大学院経営戦略研究科) ,  中元政一 (JST-ERATO) ,  森田裕之 (大阪府大 大学院経済学研究科)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 27  号： 3  ページ： 261-270  発行年： 2012年05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： 頻出パターン/系列パターンを説明変数とする分類予測モデルとしてCAEP/CAESP(Classification by Aggregating Emerging (Sequential) Patterns)が提案されている。本論文では,頻出パターンマイニングについて概説し,CAEP/CAESPを実現するために開発された離散構造データのデータマイニングツールigvminerについて述べた。igvminerはデータマイニング基盤ソフトウェアとして,1)ゼロサブプレス型BDD(Binary Decision Diagram),2)頻出パターン列挙プログラムLCM及びLCM-seq,3)CSV(Comma Separated Value)データの効率的処理プログラムKGMODをスクリプト言語から直接利用できるようにラッピングしている。また,ruby拡張ライブラリを用い,i)顕在(系列)パターンの列挙,ii)タクソノミーの扱い,iii)系列ウィンドウ幅の設定,iv)アイテム間のギャップ長制約の設定,v)顕在(系列)パターンを使った分類モデルの構築を特徴とする頻出(系列)パターン列挙用応用ソフトウェアigvcaep/igvcaespを開発した。実際にPOS(Point of Sales)データを用いた特定顧客層の特徴分析,及び日常消費品のブランドスイッチ予測への適用事例を示した。

シソーラス用語： *離散系 ,  *データマイニング ,  データ構造 ,  二分決定グラフ ,  プログラミング言語 ,  ライブラリ【計算機】 ,  オブジェクト指向言語 ,  *消費者行動 ,  ブランド ,  POSシステム
準シソーラス用語： *離散構造 ,  BDD【グラフ】 ,  スクリプト言語 ,  Ruby

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 離散構造 ,  知能情報処理 ,  アルゴリズム ,  技法 ,  開発 ,  応用