(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つデータを、識別子が同一のデータの集合である系列毎の時系列的な並びとして、該データを系列毎の時系列的な並びに並び替える並び替え手段と、
この並び替えられたデータに対して、事象のリストを生成し、各事象の出現回数と各事象が出現する回数を全系列数で割った出現頻度とを算出し、この算出した各事象の出現頻度が所定の閾値以上の事象を事象の数＝１の頻繁に出現する事象として抽出する第１の抽出手段と、
２つの事象間の時間間隔をクラスタリング処理して、事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する第２の抽出手段とを有すると共に、
前記第２の抽出手段は、
事象の数＝１の頻繁に出現する事象から、事象の数＝２の候補パターンの集合である事象の数＝２の事象の並びと事象の集合の集合を作成する候補パターン作成手段と、
前記系列毎の時系列的な並びに並び替えられたデータから、各事象の並びと事象の集合を検索する検索手段と、
事象の数＝２の候補パターンを含む系列が検出された場合、事象の並びに対してクラスタリング処理を利用して、２つの事象間の時間間隔をクラスタリングし、時間間隔を含む事象の並びの、全系列数に対するクラスタ内のデータ数である出現頻度を算出し、事象の集合については全系列数に対する出現回数である出現頻度を算出するクラスタリング手段と、
事象の並びと事象の集合の両方について前記算出した出現頻度が所定の閾値以上である事象を事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔として抽出する第４の抽出手段と手段とを有する
ことを特徴とする時間間隔を含む時系列パターン抽出装置。
【請求項２】
時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つデータを、識別子が同一のデータの集合である系列毎の時系列的な並びとして、該データを系列毎の時系列的な並びに並び替える並び替え手段と、
この並び替えられたデータに対して、事象のリストを生成し、各事象の出現回数と各事象が出現する回数を全系列数で割った出現頻度とを算出し、この算出した各事象の出現頻度が所定の閾値以上の事象を事象の数＝１の頻繁に出現する事象として抽出する第１の抽出手段と、
２つの事象間の時間間隔をクラスタリング処理して、事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する第２の抽出手段と、
事象の数＝ｋ（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する第３の抽出手段とを有し、
前記第２の抽出手段は、
事象の数＝１の頻繁に出現する事象から、事象の数＝２の候補パターンの集合である事象の数＝２の事象の並びと事象の集合の集合を作成する第１の候補パターン作成手段と、
前記系列毎の時系列的な並びに並び替えられたデータから、各事象の並びと事象の集合を検索する第１の検索手段と、
事象の数＝２の候補パターンを含む系列が検出された場合、事象の並びに対してクラスタリング処理を利用して、２つの事象間の時間間隔をクラスタリングし、時間間隔を含む事象の並びの、全系列数に対するクラスタ内のデータ数である出現頻度を算出し、事象の集合については全系列数に対する出現回数である出現頻度を算出するクラスタリング手段と、
事象の並びと事象の集合の両方について前記算出した出現頻度が所定の閾値以上である事象を事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔として抽出する第４の抽出手段とを有し、
前記第３の抽出手段は、
事象の数＝ｋ−１（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を組み合わせて、事象の数＝ｋの候補パターンの集合である事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔を作成する第２の候補パターン作成手段と、
前記系列毎の時系列的な並びに並び替えられたデータから、各事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔が出現する系列を検索する第２の検索手段と、
事象の数＝ｋの候補パターンを含む系列が検出された場合、各事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔の出現回数と全系列数に対する出現回数である出現頻度を算出する算出手段と、
この算出した出現頻度が所定の閾値以上のものを事象の数＝ｋの頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔として抽出する第５の抽出手段とを有する
ことを特徴とする時間間隔を含む時系列パターン抽出装置。
【請求項３】
前記第３の抽出手段は、事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔の数または事象の数＝ｋの頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔の数が１以下になるまで事象の数を１ずつ増加させながら繰り返し行う繰り返し実行手段を有することを特徴とする請求項２記載の時間間隔を含む時系列パターン抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つ大量のデータを、識別子が同一のデータの集合である系列毎の事象の並びと見て、頻繁に出現する事象の集合の並びと事象間の時間間隔を抽出する時間間隔を含む時系列パターン抽出方法および装置と時間間隔を含む時系列パターン抽出プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来は、時刻と系列に関する情報を持つデータに対して、事象の集合の並びの時間間隔の如何に関わらず、同一の事象の集合の並びとし、頻繁に出現する事象の集合の並びのみを抽出していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の手法では、ある事象の集合の並びが系列に出現するとき、事象の集合間の時間間隔の大小に関わらず、一様にその事象の集合の並びの出現回数を１だけ増加し、事象の集合の並びの出現回数を算出していたため、事象の集合間の時間間隔のばらつきの大小に関わらず、ある事象の集合の並びが頻繁に出現するとしていたり、またどの程度の時間間隔で事象の集合が出現しているのかを知ることができないという問題があった。
【０００４】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、事象の集合の並びの時間間隔の値が集中している部分を抽出し、頻繁に出現する事象の集合の並びに加えて、これらの事象間の時間間隔も抽出し得る時間間隔を含む時系列パターン抽出方法および装置と時間間隔を含む時系列パターン抽出プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の本発明は、時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つデータを、識別子が同一のデータの集合である系列毎の時系列的な並びとして、該データを系列毎の時系列的な並びに並び替える並び替え手段と、この並び替えられたデータに対して、事象のリストを生成し、各事象の出現回数と各事象が出現する回数を全系列数で割った出現頻度とを算出し、この算出した各事象の出現頻度が所定の閾値以上の事象を事象の数＝１の頻繁に出現する事象として抽出する第１の抽出手段と、２つの事象間の時間間隔をクラスタリング処理して、事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する第２の抽出手段とを有すると共に、前記第２の抽出手段は、事象の数＝１の頻繁に出現する事象から、事象の数＝２の候補パターンの集合である事象の数＝２の事象の並びと事象の集合の集合を作成する候補パターン作成手段と、前記系列毎の時系列的な並びに並び替えられたデータから、各事象の並びと事象の集合を検索する検索手段と、事象の数＝２の候補パターンを含む系列が検出された場合、事象の並びに対してクラスタリング処理を利用して、２つの事象間の時間間隔をクラスタリングし、時間間隔を含む事象の並びの、全系列数に対するクラスタ内のデータ数である出現頻度を算出し、事象の集合については全系列数に対する出現回数である出現頻度を算出するクラスタリング手段と、事象の並びと事象の集合の両方について前記算出した出現頻度が所定の閾値以上である事象を事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔として抽出する第４の抽出手段と手段とを有することを要旨とする。
【００１６】
請求項１記載の本発明にあっては、時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つデータを系列毎の時系列的な並びに並び替え、この並び替えられたデータに対して、各事象の出現回数と出現頻度を算出し、各事象の出現頻度が所定の閾値以上の事象を事象の数＝１の頻繁に出現する事象として抽出し、２つの事象間の時間間隔をクラスタリング処理して、事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出し、事象の数＝ｋ（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する。
また事象の数＝１の頻繁に出現する事象から、事象の数＝２の候補パターンの集合を作成し、系列毎に並び替えられたデータから、各事象の並びと事象の集合を検索し、候補パターンを含む系列が検出された場合、事象の並びに対してクラスタリング処理を利用して、２つの事象間の時間間隔をクラスタリングし、時間間隔を含む事象の並びの出現頻度を算出し、事象の集合については出現頻度を算出し、事象の並びと事象の集合の両方について出現頻度が所定の閾値以上である事象を事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔として抽出する。
【００１７】
請求項２記載の本発明は、時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つデータを、識別子が同一のデータの集合である系列毎の時系列的な並びとして、該データを系列毎の時系列的な並びに並び替える並び替え手段と、この並び替えられたデータに対して、事象のリストを生成し、各事象の出現回数と各事象が出現する回数を全系列数で割った出現頻度とを算出し、この算出した各事象の出現頻度が所定の閾値以上の事象を事象の数＝１の頻繁に出現する事象として抽出する第１の抽出手段と、２つの事象間の時間間隔をクラスタリング処理して、事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する第２の抽出手段と、事象の数＝ｋ（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する第３の抽出手段とを有し、前記第２の抽出手段は、事象の数＝１の頻繁に出現する事象から、事象の数＝２の候補パターンの集合である事象の数＝２の事象の並びと事象の集合の集合を作成する第１の候補パターン作成手段と、前記系列毎の時系列的な並びに並び替えられたデータから、各事象の並びと事象の集合を検索する第１の検索手段と、事象の数＝２の候補パターンを含む系列が検出された場合、事象の並びに対してクラスタリング処理を利用して、２つの事象間の時間間隔をクラスタリングし、時間間隔を含む事象の並びの、全系列数に対するクラスタ内のデータ数である出現頻度を算出し、事象の集合については全系列数に対する出現回数である出現頻度を算出するクラスタリング手段と、事象の並びと事象の集合の両方について前記算出した出現頻度が所定の閾値以上である事象を事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔として抽出する第４の抽出手段とを有し、前記第３の抽出手段は、事象の数＝ｋ−１（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を組み合わせて、事象の数＝ｋの候補パターンの集合である事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔を作成する第２の候補パターン作成手段と、前記系列毎の時系列的な並びに並び替えられたデータから、各事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔が出現する系列を検索する第２の検索手段と、事象の数＝ｋの候補パターンを含む系列が検出された場合、各事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔の出現回数と全系列数に対する出現回数である出現頻度を算出する算出手段と、この算出した出現頻度が所定の閾値以上のものを事象の数＝ｋの頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔として抽出する第５の抽出手段とを有することを要旨とする。
【００１８】
請求項２記載の本発明にあっては、時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つデータを系列毎の時系列的な並びに並び替え、この並び替えられたデータに対して、各事象の出現回数と出現頻度を算出し、各事象の出現頻度が所定の閾値以上の事象を事象の数＝１の頻繁に出現する事象として抽出し、２つの事象間の時間間隔をクラスタリング処理して、事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出し、事象の数＝ｋ（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する。
また、事象の数＝１の頻繁に出現する事象から、事象の数＝２の候補パターンの集合を作成し、系列毎に並び替えられたデータから、各事象の並びと事象の集合を検索し、候補パターンを含む系列が検出された場合、事象の並びに対してクラスタリング処理を利用して、２つの事象間の時間間隔をクラスタリングし、時間間隔を含む事象の並びの出現頻度を算出し、事象の集合については出現頻度を算出し、事象の並びと事象の集合の両方について出現頻度が所定の閾値以上である事象を事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔として抽出する。
さらに、事象の数＝ｋ−１（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を組み合わせて、事象の数＝ｋの候補パターンの集合を作成し、系列毎に並び替えられたデータから、各事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔が出現する系列を検索し、候補パターンを含む系列が検出された場合、各事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔の出現回数と出現頻度を算出し、この出現頻度が所定の閾値以上のものを事象の数＝ｋの頻繁に頻繁に出現する事象の集合の並びに加えて、事象の集合間の時間間隔も適確に抽出することができる。
【００１９】
また、請求項３記載の本発明は、請求項２記載の発明において、前記第３の抽出手段は、事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔の数または事象の数＝ｋの頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔の数が１以下になるまで事象の数を１ずつ増加させながら繰り返し行う繰り返し実行手段を有することを要旨とする。
【００２０】
請求項３記載の本発明にあっては、事象の数＝ｋ（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出する処理は事象の数＝ｋの事象の集合の並びと時間間隔の数または事象の数＝ｋの頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔の数が１以下になるまで事象の数を１ずつ増加させながら繰り返し行う。
【００２９】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る時間間隔を含む時系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図である。同図に示す時系列パターン抽出装置は、時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つデータを格納している情報格納装置１、この情報格納装置１に格納されたデータを、識別子が同一のデータの集合である系列毎の時系列的な並びと見て、系列毎のデータの並びに変換する情報変換部３、各種情報を入力すべくユーザによって操作される外部入力装置５、ユーザによって外部入力装置５を用いて操作されるＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）部品７を有し、該ＧＵＩ部品７を介して指定される媒介変数を出力するパターン抽出条件設定部９、該パターン抽出条件設定部９から供給される前記媒介変数を入力され、頻出パターンを抽出する頻出パターン抽出処理部１１から構成されている。
【００３０】
頻出パターン抽出処理部１１は、頻出パターンの候補となるパターンを生成する候補パターン生成部１３、この候補パターン生成部１３で生成された候補パターンを基に情報変換部３を介して情報格納装置１に格納された情報を検索する情報検索部１５、候補パターン生成部１３で生成された候補パターンの中から、パターン抽出条件設定部９から受け取った媒介変数で指定された条件を満たすパターンを抽出する頻出パターン抽出部１７、および事象間の時間間隔のクラスタリング処理を行う時間間隔クラスタリング処理部１９から構成されている。
【００３１】
次に、以上のように構成される時間間隔を含む時系列パターン抽出装置の作用について図２および図３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００３２】
図１に示す時系列パターン抽出装置の情報格納装置１には、本実施形態の分析対象のデータである時刻、事象、各事象を関連付ける識別子である系列ＩＤに関する情報を持つ時系列に並んだデータが格納されている。このデータは、例えば次の表１に示すようなデータである。
【００３３】
【表１】
0003712882.tif 000002
このように表１に示される分析対象のデータから本実施形態の時系列パターン抽出装置により次の表２のような頻出パターンが抽出される。
【００３４】
【表２】
0003712882.tif 000003
なお、表２において、各事象はｉ1 ，ｉ2 ，…、同時に出現する事象の集合はｓj ＝（ｉ1 ，ｉ2 ，…）、事象の集合の並びは＜ｓ1 ，ｓ2 ，…＞のように表される。また、Δｔave は直前に出現した事象との時間間隔の平均値、Δｔmin は直前に出現した事象との時間間隔の最小値、Δｔmax は直前に出現した事象との時間間隔の最大値を表している。
【００３５】
表１に示す分析対象の時系列に並んだデータは、検索を容易にするために、情報変換部３によって次の表３に示すように系列毎のデータの並びに変換される（図２のステップＳ１１）。次に、時間間隔のクラスタリング時に使用する時間間隔の値間の距離に関する閾値とデータ数の割合・出現頻度に関する閾値としてユーザが設定するパラメータの値を取得する（ステップＳ１３）。
【００３６】
【表３】
0003712882.tif 000004
それから、表３に示すように系列毎に並び替えたデータを情報検索部１５で検索し、次の表４に示すようなすべての事象のリストを作成し、各事象の出現回数と全系列数に対する出現回数である出現頻度を算出する（ステップＳ１５）。
【００３７】
【表４】
0003712882.tif 000005
ステップＳ１５で算出した各事象の出現回数と出現頻度は、表５のようになる。
【００３８】
【表５】
0003712882.tif 000006
次に、上述したように算出した出現頻度がユーザによって指定された所定の最小出現頻度以上である事象を事象の数＝１の頻出パターンとして事象の数＝１の頻出パターンの集合を作成する（ステップＳ１７）。
【００３９】
次に、事象の数＝１の頻出パターンを組み合わせて、事象の数＝２の頻出パターンの候補となる事象の数＝２の候補パターンの集合を表６に示すように作成し、更にこの候補パターンの集合から事象の数＝２の頻出パターンの集合を作成する（ステップＳ１９）。
【００４０】
【表６】
0003712882.tif 000007
このステップＳ１９における事象の数＝２の頻出パターンの集合を作成する処理について図３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００４１】
図３においては、まず全系列についてステップＳ１９０１からステップＳ１９１１の処理を繰り返し行うために系列を指定するパラメータｉを１に設定し（ステップＳ１９０１）、それから事象の数＝２の候補パターンのすべてについてステップＳ１９０３からステップＳ１９０９の処理を繰り返し行うために事象の数＝２の候補パターンを指定するパラメータｊを設定する（ステップＳ１９０３）。そして、系列ｉを指定しながら、各系列ｉにおける事象の数＝２の候補パターンｊについて系列ｉが候補パターンｊを含むか否かをチェックし（ステップＳ１９０５）、含む場合には、２つの事象間の時間間隔を候補パターンｊの時間間隔のツリーに挿入する（ステップＳ１９０７）という処理を繰り返し実施する。
【００４２】
具体的には、系列毎に並び替えたデータを検索して、事象の数＝２の各候補パターンを含む系列が検出されると、２つの事象間の時間間隔を調べて、各候補パターン毎に作成したクラスタリングのためのツリーに時間間隔の値を挿入する。クラスタリングの際には、時間間隔の値と、最も近いクラスタの中心との距離がユーザが指定した最大距離以下であれば、そのクラスタ内の点とし、最大距離よりも大きければ、新しいクラスタを作成する。次の表７は、事象の数＝２の候補パターン毎の時間間隔のクラスタを示している。
【００４３】
【表７】
0003712882.tif 000008
次に、上述したように選択された事象の数＝２の候補パターンのすべてについてステップＳ１９１３からステップＳ１９２３の処理を繰り返し行うために事象の数＝２の候補パターンを特定するためのパラメータｊを設定し（ステップＳ１９１３）、それから各候補パターンｊの各クラスタについてステップＳ１９１５からステップＳ１９２１の処理を繰り返し行うためにクラスタを特定するためのパラメータｍを設定する（ステップＳ１９１５）。そして、事象の数＝２の各候補パターンｊ毎に、クラスタｍに含まれる全系列数に対するクラスタに含まれるデータの数であるデータ数の割合を算出し、このデータ数の割合がユーザによって指定された所定の最小出現頻度以上であるか否かをチェックし（ステップＳ１９１７）、最小出現頻度以上である場合には、候補パターンｊ、クラスタｍの中心値、最小値、最大値を頻出パターンの各値とする（ステップＳ１９１９）という処理を繰り返し実行し、最小出現頻度以上のものを事象の数＝２の頻出パターンとして事象の数＝２の頻出パターンの集合を作成する。
【００４４】
次に、図２の処理に戻り、事象の数＝３以上のもの、すなわち事象の数＝ｋ（ｋ≧３）の頻出パターンの集合を作成するために、パラメータｋを２に設定し（ステップＳ２１）、事象の数＝３以上のものについてステップＳ２５からステップＳ３５の処理を繰り返し実行するためにパラメータｋを＋１インクリメントして、まずｋ＝３に設定する（ステップＳ２５）。
【００４５】
そして、このように設定された事象の数＝３について候補パターンの集合を作成するために、事象の数＝２の頻出パターンを組み合わせて、事象の数＝３の頻出パターンの候補を作成する（ステップＳ２７）。この事象の数＝３の候補パターンは、従来の手法では、次の表８に示すものであったが、本実施形態では、次の表９に示すようになる。
【００４６】
【表８】
0003712882.tif 000009
【表９】
0003712882.tif 000010
次に、事象の数＝３の候補パターンの数が２以上であるか否かをチェックする（ステップＳ２９）。２以上でない場合には、本処理を終了するが、２以上の場合には、系列毎に並び替えたデータを検索して、事象の数＝３の候補パターンを含む系列を検索し、各事象の数＝３の候補パターンの出現回数と全系列数に対する出現頻度を算出する（ステップＳ３１）。
【００４７】
なお、系列ｉが事象の数＝ｋの候補パターンｊを含むときは、次に示す２つの条件を満たすものとする。
【００４８】
（１）候補パターンｊの事象の集合が同じ順序で系列ｉに出現する。
【００４９】
（２）１≦ｘ≦ｋ−１の任意の整数ｘについて、候補パターンｊのｘ番目の時間間隔の最小値Δｔxmin、最大値Δｔxmax、系列の該当する時間間隔Δｔx に関して、Δｔxmin≦Δｔx ≦Δｔxmaxを満たす。
【００５０】
次に、出現頻度がユーザによって指定された所定の最小出現頻度以上である事象＝３の候補パターンを事象の数＝３の頻出パターンとし、事象の数＝３の頻出パターンの集合を作成する（ステップＳ３３）。そして、事象の数＝３の頻出パターンの数が２以上か否かをチェックし（ステップＳ３５）、２以上でない場合には、本処理を終了するが、２以上の場合には、ステップＳ２５に戻って、事象の数＝ｋを１ずつインクリメントしながら、同じ処理を繰り返し実行する。
【００５１】
本発明の他の実施形態について説明する。この実施形態では、系列数が１００であり、Ａ〜Ｊの事象に関するデータについて２つの事象間の事象の並び毎に時間間隔が図４に示すような分布をしている場合、出現頻度の最小値を０．０６とすると、系列数が１００であるので、６回以上出現している事象の並びを抽出すればよいので、従来の手法では、事象の数＝２の頻出パターンは、次の表１０のようになる。
【００５２】
【表１０】
0003712882.tif 000011
同様のデータに対して、本発明の時系列パターン抽出方法では、時間間隔の値間の距離の最大値＝２とすると、事象の数＝２の頻出パターンは、次の表１１のようになる。
【００５３】
【表１１】
0003712882.tif 000012
この結果、本実施形態の具体的な効果として、事象の並びに加えて、図４において４０１，４０２，４０３で示すように時間間隔の値が集中している部分を抽出することができる。従来の手法によって抽出されたパターン＜(G)(H)＞，＜(I)(J)＞は、時間間隔がランダムに分布しているため、本発明の手法では、これと事象の並びが同一のパターンは抽出されない。すなわち、事象の並びが頻繁に出現していても、その時間間隔がランダムな分布をしていた場合、その事象の並びは頻出パターンとして抽出されない。また、＜(A)(B)＞のパターンの並びに対して、図４では４０１，４０２の２箇所の時間間隔が抽出される。すなわち、事象の並びが同じで時間間隔が異なる頻出パターンを抽出することができる。
【００５４】
なお、上記実施形態の処理をプログラムとして記録媒体に記録することにより該記録媒体を用いて、その流通性を高めることができる。
【００５５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、時刻、事象、複数の事象を関連付ける識別子に関する情報を持つデータを系列毎の時系列的な並びに並び替え、この並び替えられたデータに対して、各事象の出現回数と出現頻度を算出し、各事象の出現頻度が所定の閾値以上の事象を事象の数＝１の頻繁に出現する事象として抽出し、２つの事象間の時間間隔をクラスタリング処理して、事象の数＝２の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出し、事象の数＝ｋ（ｋ≧３）の頻繁に出現する事象の集合の並びと時間間隔を抽出するので、頻繁に出現する事象の集合の並びに加えて、事象の集合間の時間間隔も適確に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る時間間隔を含む時系列パターン抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す時間間隔を含む時系列パターン抽出装置の作用を示すフローチャートである。
【図３】図２に示したステップＳ１９における事象の数＝２の頻出パターンの集合を作成する処理を示すフローチャートである。
【図４】２つの事象間の時間間隔の分布を示す図である。
【符号の説明】
１  情報格納装置
３  情報変換部
５  外部入力装置
７  ＧＵＩ部品
９  パターン抽出条件設定部
１１  頻出パターン抽出処理部
１３  候補パターン生成部
１５  情報検索部
１７  頻出パターン抽出部
１９  時間間隔クラスタリング処理部
【図１】
0003712882.tif 000013
【図２】
0003712882.tif 000014
【図３】
0003712882.tif 000015
【図４】
0003712882.tif 000016