WEKO3
アイテム
トランザクションデータベースに対する高確信度の相関ルールを用いた外れ値検出手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18813
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/18813199f5dd3-71f2-4143-8ab3-4ee7292b0697
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2007 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2007-07-03 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | トランザクションデータベースに対する高確信度の相関ルールを用いた外れ値検出手法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Outlier Detection for Transaction Databases using Association Rules with High Confidences | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
筑波大学大学院システム情報工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
筑波大学大学院システム情報工学研究科/筑波大学大学院計算科学研究センター | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba/Center for Computational Science, University of Tsukuba | ||||||||
著者名 |
成田, 和世
× 成田, 和世
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著者名(英) |
Kazuyo, NARITA
× Kazuyo, NARITA
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | データから珍しいイベントの発生や、他とは逸脱したオブジェクト、例外などを検出する外れ値検出は重要なデータマイニング技術の一つであり、近年注目を集めている。しかし、既存の多くの研究は、数値を持つ点の集合や数値型の属性を持つレコードデータを対象としており、カテゴリ型の属性やアイテムを持つデータに対する外れ値検出手法はほとんど研究されていない。我々は、特に実世界に数多く存在する、POS データに代表されるようなトランザクションデータに着目し、高い確信度を持つ相関ルールの情報に基づいて、他のトランザクションと比べて例外的なふるまいをするトランザクション(外れ値トランザクション)を検出するためのフレームワークを提案する。相関ルールを利用したトランザクションデータからの外れ値検出の研究は、我々の知る限り他に存在しない。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Outlier Detection, a data mining technique to detect rare events, deviant objects, and exceptions from data, has been drawing increasing attention in recent years. However, much existing research targets record data constructed with numerical attributes or a set of points having numeric values. Very few studies have attempted to detect outliers from data having categorical attributes or items. We focus on transaction databases typified by POS data, and propose a framework for detecting outlier transactions behaving abnormally compared to others based on information of association rules with high confidence. To the best of our knowledge, there are no studies detecting outliers from transaction data using association rules. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10112482 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) 巻 2007, 号 65(2007-DBS-143), p. 399-404, 発行日 2007-07-03 |
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Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |