作業状況に応じたファイル利用予測ルールの抽出

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS19-3

グループ名: 【C】平成14年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2002/09/02

タイトル(英語): Mining Method for File Usage Prediction Rules with Working Situations

著者名: 二方 厚志(電力中央研究所)

著者名(英語): Futakata Atsushi(Central Research Institute of Electric Power Industry)

キーワード: データマイニング|相関ルール情報推薦|情報推薦|情報共有|Data Mining|Association Rule|Prediction|Information Recommendation|Information Sharing

要約(日本語): 過去のファイル利用記録に基づいて、利用中のファイル群から次に必要となるファイル群を予測するルールを抽出する手法を開発した。ルール抽出は、相関ルール抽出手法を基に、(1) 共通の性質を持つ複数ファイルをn個の属性の組で表現されるアイテムに統合し、(2) 属性の組み合わせによって作業状況を表わすコンテキストを列挙し、(3) コンテキスト毎に予測ルールを抽出する、という手順で行なう。抽出された予測ルールを比較した結果、コンテキスト導入によって予測可能範囲が大きくなることを確認した。また、利用中のファイル群から予測を行なう際のコンテキスト選択手法を提案し、予測性能(F値)が向上することを確認した。

PDFファイルサイズ: 3,415 Kバイト