@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00212477,
 author = {杉村, 博 and 酒井, 貴洋 and 一色, 正男 and 松本, 一教 and Hiroshi, Sugimura and Takahiro, Sakai and Masao, Isshiki and Kazunori, Matsumoto},
 issue = {6},
 month = {Aug},
 note = {本論文では 2 つのトランザクションデータベース間の距離計算手法を提案し，スマートホームのデータから類似の行動をする生活者を発見するシステムを構築する．生活者の行動による家電の動作状況をアイテムとして，複数のアイテムが同時共起するトランザクションの集合であるトランザクションデータベースを構築する．各生活者のデータベースが与えられるとき，それらの差を距離として計算することによって，類似の生活者を発見可能となる．単純なアイテムの出現頻度や相関ルールマイニングといった各データベースの特徴をもとにして，2 つのトランザクションデータベース間の距離を計算する方法とその実験結果について説明する．, This paper proposes a distance calculation method between two transaction databases and constructs a system to discover users with similar lifestyles. Using the operation status of home appliances by the consumer's behavior as an item, the smart-home system constructs a transaction database that is a collection of transactions in which multiple items co-occur at the same time. When giving multiple databases, it is possible to judge similar consumers by calculating their differences as distances. We describe the method for calculating the distance between two transactions based on the features of each database, such as the frequency of occurrence of items or correlation rule mining.},
 title = {類似生活者を発見するトランザクションデータベース距離},
 year = {2021}
}