興味度に基づいた時系列イベントパターンの発見

抄録

時系列データから頻出する並びを発見する時系列イベントパターンマイニング法においては、アプリオリ性を考慮することにより、頻出するパターンを効率よく発見することができる。しかしながら、頻出するパターンは、ありふれたパターンであることが多く、必ずしも分析者が求める特徴的なパターンにはなっていない。そこで、本論文では、アプリオリ性を満たしつつ、特徴的なパターンを発見するための新たな評価基準を提案し、その性質を明らかにする。また、本基準を利用した時系列イベントパターンマイニング法を提案する。さらには、提案法をＳＦＡシステムから得られる営業日報データに適用し、その効果を検証する。