ニューラルネットワークによる順序列から任意の出現頻度の部分列の抽出

抄録

本稿は順序列から指定した出現頻度の部分列順序列を自動抽出する手法を提案する．近年頻出パターンマイニングに関する研究が盛んに行われている．順序列データに多数含まれている部分列を頻出部分列と呼び，本研究は順序列から頻出部分列の抽出に焦点を当てている．頻出部分列の出現率はそれぞれで異なるため，指定した出現頻度をを超えた部分列を抽出できることが望ましい．指定した頻度の部分列を抽出するために，本研究ではスパイキングニューラルネットワークによる手法を提案する．このスパイキングニューラルネットワークは，ＳＴＤＰ学習則により順序列を抽出することができ，ニューロンの発火頻度を適切に変更することにより指定した出現頻度の部分列を抽出することができる．乱数を用いてさまざまな出現頻度の部分列を含んだテストデータを作成し，ニューロンの発火頻度を適切に変更することで，提案手法が指定した出現頻度を超えた部分列を自動で抽出できることを確認した．