|
本研究では，潜在的相関ルールとして負の相関ルールに着目し，マイニングアルゴリズムの高速化と高度化に関する研究を行った．またイベント時系列コーパスの半自動合成へ応用すための基礎的研究を行った．具体的には，負の相関ルールを高速マイニングするために，上昇型と下降型計算を接尾辞木上で融合した新しい計算法を開発した．また膨大な数となる負ルールを圧縮するために，極小生成子を用いた無損失な圧縮手法を新しく開発した．更に大規模テキスト時系列データから潜在因子を考慮したイベント時系列を生成するために必要な基盤として，多重データストームから頻出アイテム集合や飽和集合をオンライン型近似計算で抽出する手法を開発した．
|
