著者

嶋田 香 平澤 宏太郎 古月 敬之

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.18, no.6, pp.881-891, 2006-12-15

被引用文献数

1 5

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遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を用いた興味深い相関ルールの抽出手法を提案する.GNPは,ノードをネットワーク状に接続することによって,プログラムの自動生成を行う進化論的計算手法の1つである.GNPの1つの判定ノードが1つの属性に関する判定を行うとき,処理ノードからの判定ノードの連結を相関ルールと対応させることができる.GNPはノードの再利用・共有が可能であるため探索空間を有効に構成できる.また,ルールの興味深さの指標としてサポート値,x^2値をGNPの特性を利用することで算出している.各世代のGNP個体が抽出した興味深い相関ルールはライブラリーに蓄積され,GNPは新規のルール抽出を目的として進化する.シミュレーションの結果から,提案手法が興味深い相関ルールを効率よく抽出することを示す.