| 研究概要 |
本課題における構造変化マイニングにおいては,主要で重要なパターンとそれらの間の関係が,時間やトッピック等の条件変化に応じて変化する様を構造変化と捉える.こうした構造変化検出のために,初年度においては特に,条件付けにより顕著な変動を示すパターンを検出する手法を設計・実装し,実験を行った.
具体的には,異なる条件に応じた変動は主としてパターンの生起数(サポート)で計測できるとし,顕著な変動は,異なる条件を連言で結合したときのパターンの希少性で捉えることができる.稀少なパターンのうち,できるだけ一般的記述を持つものを,rare and concise patternとして定義し,これらを効率的に検出するtop downおよびbottom upの両者のアルゴリズムを設計した.
top-down方式は,より一般的なパターンから特殊なパターンを形成する際に,特殊化の度合いを制約したものであり,bottom-up方式は,候補パターンプールから次の候補パターンプールを局所的な最適性を保持した形で反復的に求めるビームサーチ手法である.前者については,国際会議で公表済みであり,有効性をある程度確認している.後者についても,より大規模なデータに対して有効性を既に確認しており,現在,公表論文を執筆中である.
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