近年のデジタル機器の普及により大量の情報が蓄積されているが，それらは人間では処理しきれていない．そこで情報から特徴的なパタンを抽出することで知見を得ようと試みる，パタンマイニングが注目されており，特に高頻出なパタンを抽出する手法が多数提案されている．一方で季節による消費者の購買行動の変化や投薬実験等での生体データの振る舞いといった一時的に出現するパタンの存在が想定され，そうしたパタンの抽出により新たな知見が得られる可能性は多分にある． 本研究では長大な単一系列データから頻出度，局在性の高いパタンを抽出する手法を構築することを目的としている．具体的には，群知能メカニズムを利用しパタンの分布に柔軟に適合しながらパタンを抽出する手法の提案を目指す． 頻出度，局在性の高いパタンを含む系列データを作成し，提案手法を適用した結果，そうしたパタンが抽出できることを確認した． 提案手法によって抽出されたパタンの頻出度や局在性を読み取ることで，パタンの特性を把握することができ，有益な知見の獲得につながると考えられる．
