抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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識別パターン発見手法の諸要素について示し,深さ優先型の頻出パターン発見アルゴリズムであるRP-growthと呼ぶアルゴリズムを導入した。知識発見・データマイニングにおける代表的な手法の頻出パターン発見手法を検討した。FP-growthで採用するTrie構造と再帰的データベース縮約を示した。また,識別パターンによるクラスタリング結果の特徴付け手法を提案した。規則学習アルゴリズムは貧欲探索を行うが,識別パターン発見は全解を網羅的に探す点が異なった。規則学習研究では,識別パターン発見もこのROC(receiver operating characteristic)分析の観点から探索アルゴリズムやその計算効率を検討した。実験結果により,関連度によって大きく探索空間が異なることを示した。