実購買データを用いた論理構造に基づくルール抽出手法の適応可能性評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS14052

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2014/11/13

タイトル(英語): Feasibility evaluation of logic-based pattern mining algorithm for real sales data

著者名: 岡田 宏一朗(大阪府立大学),佐賀 亮介(大阪府立大学)

著者名(英語): OKADA KOICHIRO(Osaka Prefecture University),SAGA RYOSUKE(Osaka Prefecture University)

要約(日本語): 本論文では、論理構造に基づくルール抽出手法の実購買データへの適用可能性について検討を行う。アソシエーション分析において、閾値を用いたルール抽出法とは異なり、論理構造に基づいてルールを抽出する手法がある。この手法は閾値の設定を必要としないという大きな利点を持っているが、実際のデータに対しての適用例が存在しない。そこで、本論文では、実購買データに対してこの手法を適用し、適用可能性についての検討を行う。

要約(英語): While most algorithms of association analysis extract association rules based on thresholds, logic-based pattern mining algorithm can extract the rules without the thresholds. However, there is no precedent for applying this algorithm to real sales data. Therefore, this paper confirms the feasibility of logic-based algorithm for real sales data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 727 Kバイト