(57)【要約】【課題】逆単調性を満たさない特徴量に関する条件を充足する特徴的パターンを効率的に抽出することの可能な特徴的パターン抽出装置を提供すること。【解決手段】複数のデータ項目を含むパターンデータの集合から、特徴的パターンを抽出するにあたって、条件充足判定部１３は、ある対象とするパターンが上記パターンデータの集合に対して有する特徴量の値を算出し、この値が特徴量条件を充足しているか判定する。充足するものは特徴的パターンとして出力部１６から出力される。次に、条件充足度算出部１４は、上記対象とするパターンについて、これに１以上の項目を追加して生成される上位パターンに係る特徴量の値が特徴量条件を充足すると予測される度合いを表す条件充足度を算出する。判定処理制御部１５は、上記対象とするパターン及びその条件充足度をもとに、新たに上記対象とするパターンとすべき上位パターンを選択するための制御を行う。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデータ項目を含むパターンデータの集合から、特徴的パターンを抽出する特徴的パターン抽出装置であって、
対象とするパターンが前記パターンデータの集合に対して有する特徴量の値を算出する手段と、
算出された前記特徴量の値が、予め定められた特徴量条件を充足しているか判定する手段と、
算出された前記特徴量の値が前記特徴量条件を充足している場合に、前記対象とするパターンを特徴的パターンとして抽出する手段と、
前記対象とするパターンについて、これに１以上の項目を追加して生成される上位パターンに係る前記特徴量の値が前記特徴量条件を充足すると予測される度合いを表す条件充足度を算出する手段と、
前記対象とするパターン及び前記条件充足度をもとに、新たに前記対象とするパターンとすべき上位パターンを選択するための制御を行う制御手段とを備えたことを特徴とする特徴的パターン抽出装置。
【請求項２】
前記制御手段は、前記条件充足度が算出された複数の前記パターンを組み合わせて生成される上位パターンのうちから、当該上位パターンのもととした各パターンに係る前記条件充足度に基づいて当該上位パターンに係る前記特徴量が前記特徴量条件を充足する可能性がより高いと判断されるものを、より優先して選択するものであることを特徴とする請求項１に記載の特徴的パターン抽出装置。
【請求項３】
前記条件充足度が充足すべき条件充足度条件を指定するための手段を更に備え、
前記制御手段は、新たに前記対象とするパターンとすべき上位パターンを、前記条件充足度条件を充足する前記条件充足度を持つ前記パターンのみに対する上位パターンのうちから選択するものであることを特徴とする請求項１に記載の特徴的パターン抽出装置。
【請求項４】
前記制御手段は、より高い前記条件充足度を持つ前記パターンに対する上位パターンを、より優先して選択するものであることを特徴とする請求項３に記載の特徴的パターン抽出装置。
【請求項５】
前記条件充足度条件を緩和させる手段を更に備えたことを特徴とする請求項３または４に記載の特徴的パターン抽出装置。
【請求項６】
予め定められた時間が経過したときに、前記特徴的パターンを抽出するための処理を終了することを特徴とする請求項2ないし５のいずれか１項に記載の特徴的パターン抽出装置。
【請求項７】
前記特徴量は、前記対象とするパターンの内容及び前記パターンデータの集合の内容に応じて変化する所定の変量により定義されたものであり、
前記条件充足度は、前記特徴量条件及び前記変量に応じて定義されたものであることを特徴とする請求項2ないし６のいずれか１項に記載の特徴的パターン抽出装置。
【請求項８】
前記条件充足度は、前記特徴量及び前記変量により構成される空間上における、前記対象とするパターンに係る前記変量の値に対応する位置により定められるものであることを特徴とする、請求項７に記載の特徴的パターン発見装置。
【請求項９】
前記条件充足度は、前記空間上における前記特徴量の軌跡と前記位置を前記変量のみにより構成される平面上に射影したときに、該平面上において前記位置と前記変量軸で囲まれる、前記上位パターンが取り得る範囲に相当する面積に対する、該範囲のうち、前記特徴量の軌跡により定められる、前記上位パターンに係る前記特徴量が前記特徴量条件を充足するときに前記上位パターンが取り得る部分に相当する面積の比によって定められるものであることを特徴とする請求項８に記載の特徴的パターン抽出装置。
【請求項１０】
前記変量は逆単調性を有するものであることを特徴とする請求項２ないし９のいずれか１項に記載の特徴的パターン抽出装置。
【請求項１１】
複数のデータ項目を含むパターンデータの集合から、特徴的パターンを抽出する特徴的パターン抽出装置における特徴的パターン抽出方法であって、
対象とするパターンが前記パターンデータの集合に対して有する特徴量の値を算出するステップと、
算出された前記特徴量の値が、予め定められた特徴量条件を充足しているか判定するステップと、
算出された前記特徴量の値が前記特徴量条件を充足している場合に、前記対象とするパターンを特徴的パターンとして抽出するステップと、
前記対象とするパターンについて、これに１以上の項目を追加して生成される上位パターンに係る前記特徴量の値が前記特徴量条件を充足すると予測される度合いを表す条件充足度を算出するステップと、
前記対象とするパターン及び前記条件充足度をもとに、新たに前記対象とするパターンとすべき上位パターンを選択するための制御を行うステップとを有することを特徴とする特徴的パターン抽出方法。
【請求項１２】
複数のデータ項目を含むパターンデータの集合から、特徴的パターンを抽出する特徴的パターン抽出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
対象とするパターンが前記パターンデータの集合に対して有する特徴量の値を算出するステップと、
算出された前記特徴量の値が、予め定められた特徴量条件を充足しているか判定するステップと、
算出された前記特徴量の値が前記特徴量条件を充足している場合に、前記対象とするパターンを特徴的パターンとして抽出するステップと、
前記対象とするパターンについて、これに１以上の項目を追加して生成される上位パターンに係る前記特徴量の値が前記特徴量条件を充足すると予測される度合いを表す条件充足度を算出するステップと、
前記対象とするパターン及び前記条件充足度をもとに、新たに前記対象とするパターンとすべき上位パターンを選択するための制御を行うステップとを実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特徴的パターンを抽出する特徴的パターン抽出装置、特徴的パターン抽出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
データ項目の組み合わせによって構成されるパターンのうちから、特徴量（例えば、パターンの出現頻度、パターンから求められる属性値、またはその双方から生成されるものなど）に関する条件を満たすパターンを、特徴的パターンとして発見（抽出）する技術には、以下で説明するものが知られている。
【０００３】
特徴量が逆単調性を満たしている場合には、非特許文献１又は非特許文献２に開示された技術を用いることができる。逆単調性とは、着目パターンが特徴量に関する条件を満たしていないならば、着目パターンに項目を付加することで生成される上位パターンもその条件を満たすことはないという性質である。逆単調性によれば、項目数の少ないパターンから条件を満たしているかを調べ、条件を満たしているパターンに対してのみ新たな項目を付与することで生成される上位パターンに関して同様に条件を満たしているかを調べる、という一連の処理を再帰的に繰り返すことで、効率的に特徴的パターンを発見できる。
【０００４】
一方、特徴量が逆単調性を満たしていない場合には、特許文献１に開示されているように、予め指定される閾値以上、データ集合内に出現しているパターンを高頻度パターンとして抽出し、高頻度パターンのみに対して特徴量に関する条件充足判定処理を行うという方法が用いられてきた。一般に、高頻度パターンの数は低頻度パターンの数に比べて十分小さいため、処理量を削減することが可能である。また、サンプル数が多い分、高頻度パターンは低頻度パターンより統計的信頼性も高い。しかしながら、特徴的な低頻度パターンを発見するためには、頻度閾値を十分低く設定しなければならないため、処理量が増大するという問題があった。
【０００５】
また、特許文献２には、特徴量が逆単調性を満たしていなくとも、着目パターンの上位パターンが取り得る特徴量の限界値が存在することを利用した技術が開示されている。着目パターンの限界値が特徴量に関する条件を満たしているパターンに対してのみ、新たな項目を付与することで生成される上位パターンに関して同様に条件を満たしているかを調べる、という一連の処理を再帰的に繰り返すことで漏れなく特徴的パターンを発見する。しかしながら、限界値が特徴量に関する条件を満たしにくいと、処理量が増大するという問題があった。
【特許文献１】特開平０８−２８７１０６号公報
【特許文献２】特開２００３−７６９９３７公報
【非特許文献１】Raymond T. Ng, Laks V. S. Lakshmanan, Jiawei Han, Alex Pang. Exploratory Mining and Pruning Optimizations of Constrained Associations Rules  Proc. Of the 1998 SIGMOD Conf., 1998
【非特許文献２】Jian Pei, Jiawiei Han, Wei Wang. Mining Sequential Patterns with Constraints in Large Databases  Proc. of the 2002 ACM CIKM Conf., 2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上のように、従来技術によっては、逆単調性を満たさない特徴量に関する条件を充足する特徴的パターンを効率的に抽出することはできなかった。
【０００７】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、逆単調性を満たさない特徴量に関する条件を充足する特徴的パターンを効率的に抽出することの可能な特徴的パターン抽出装置、特徴的パターン抽出方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、複数のデータ項目を含むパターンデータの集合から、特徴的パターンを抽出する特徴的パターン抽出装置であって、対象とするパターンが前記パターンデータの集合に対して有する特徴量の値を算出する手段と、算出された前記特徴量の値が、予め定められた特徴量条件を充足しているか判定する手段と、算出された前記特徴量の値が前記特徴量条件を充足している場合に、前記対象とするパターンを特徴的パターンとして抽出する手段と、前記対象とするパターンについて、これに１以上の項目を追加して生成される上位パターンに係る前記特徴量の値が前記特徴量条件を充足すると予測される度合いを表す条件充足度を算出する手段と、前記対象とするパターン及び前記条件充足度をもとに、新たに前記対象とするパターンとすべき上位パターンを選択するための制御を行う制御手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
本発明によれば、特徴量が出現頻度のような逆単調性を満たす変量を含んでいるとき、特徴量に関する条件の充足しやすさに応じて、特徴量算出処理及び特徴量条件充足判定処理を行うことができるので、効率的に特徴的パターンを抽出することができるようになる。
【００１０】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立し、方法に係る本発明は装置に係る発明としても成立する。  
また、装置または方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する手順を実行させるための（あるいはコンピュータを当該発明に相当する手段として機能させるための、あるいはコンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための）プログラムとしても成立し、該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としても成立する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、逆単調性を満たさない特徴量に関する条件を充足する特徴的パターンを効率的に抽出することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【００１３】
まず、本実施形態で用いる系列データについて説明する。
【００１４】
「系列データ」は、例えば、一意に識別され、その各データを特徴付ける情報として、順序概念を有する「項目」と呼ばれる単一あるいは複数の情報を保有し、その個々のデータ内において、全ての項目が一意に順序付けられているものを対象とする。一意に順序付けられているのであれば、順序付けの基準は、時間でもよいし、優先順位でもよいし、番号でもよい。また、複数の項目が、順序付けにおいて同一の順序位置にあることを可能とする。例えば、時間であれば同時、優先順位であれば同一順位、番号であれば同一番号、の複数の項目が存在していてもよい。なお、順序概念を有さないデータ集合は、系列データにおいて全てのデータが同一順序位置にあるものとして扱うことが可能である。
【００１５】
系列データの例としては、購買履歴、貸し出し履歴、健康診断問診データ等、種々のものを挙げることができる。また、脈拍、脳波、ネットワークのトラフィック量推移データ等の波形データも、適当な離散化手法等を用いることで、系列データとして扱うことができる。また、適当なテキストマイニング手法等を用いることで、日誌、日報、ＷＥＢサイト、ＷＥＢ掲示板、ブログ等のテキストデータも、系列データとして扱うことができる。以下では、系列データの具体例としては健康診断問診データを用いて説明している。
【００１６】
図１に、系列データのフォーマットの一例を示す。この例は、系列データを表形式として表したものであり、識別子項目によって各データを識別し、年度項目によって各データ内での順序を表している。なお、図１の項目の具体的な内容は、健康診断問診データを例にとって示している。
【００１７】
図２は、図１のデータを識別子によって識別されたデータごとに時間順序に従い整理したものである。すなわち、図２の（ａ）は図１の識別子（ＩＤ）＝１について２０００年度、２００１年度、２００２年度の順に整理したものであり、ＩＤ＝２に対応する（ｂ）、ＩＤ＝３に対応する（ｃ）についても同様である。
【００１８】
「パターン（もしくは、パターンデータ）」は、単一の項目あるいは複数の項目の組み合わせによって示されるデータである。例えば、図２を例にとると、睡眠時間（長）のみで構成されるパターン｛睡眠時間（長）｝、睡眠時間（長）と睡眠時間（良）が同時に発生するパターン｛睡眠時間（長），睡眠時間（良）｝、睡眠時間（長）の後に睡眠時間（良）が発生するパターン｛睡眠時間（長）→睡眠時間（良）｝、睡眠時間（長）と睡眠時間（良）が同時に発生した後に睡眠時間（長）と睡眠時間（良）が同時に発生するパターン｛睡眠時間（長），睡眠時間（良）→睡眠時間（長），睡眠時間（良）｝など、様々なパターンがあり得る（図２の各識別子ごとのデータ全体もそれぞれパターンの一つである）。
【００１９】
なお、図２のような処理対象となる元々のパターンデータを「原パターンデータ」と呼ぶものとする（図２には、３つの原パターンデータが示されていることになる）。
【００２０】
パターンの「出現頻度」とは、特定のパターンについて、該特定のパターンが同一の識別子の原パターンデータ内に１つ以上含まれていたならば１だけ計上する方法で、該特定のパターンが出現している回数を数え上げたものである。すなわち、同一の識別子の原パターンデータ内に、該特定のパターンが含まれていなければ、計上しないが、該特定のパターンが含まれているならば、１つ含まれているか複数含まれていてるかにかかわたずに、１回のみ計上する。例えば、図２のデータにおいて、睡眠時間（短）のみで構成されるパターンは、ＩＤ＝２の原パターンデータと、ＩＤ＝３の原パターンデータに出現しているので、その出現頻度は２である。
【００２１】
また、複数の項目から構成されるパターンに含まれる個々の項目の前後関係については、それら項目が原パターンデータにおいて連続しているか離れているかは問わないものとする。例えば、図２の例において、睡眠状態（良）の後に睡眠状態（良）が続くパターンについて、ＩＤ＝１の原パターンデータにおいては、該原パターンデータの一番目に含まれる睡眠状態（良）と該原パターンデータの三番目に含まれる睡眠状態（良）が連続していないが、一回出現しているものとして扱われる。ただし、複数の項目が同時に出現するパターンについては、同時に出現すべき項目全てが、同一の原パターンデータ内で同時に出現する必要がある。例えば、図２の例において、睡眠時間（短）と睡眠時間（良）が同時に発生するパターンについては、ＩＤ＝２の原パターンデータにのみ出現していることになる。
【００２２】
「上位パターン」とは、着目しているパターンに項目を付加することで生成可能なパターンである。例えば、睡眠時間（長）の後に睡眠状態（悪）が続くパターン｛睡眠時間（長）→睡眠状態（悪）｝は、睡眠状態（悪）のみからなるパターン｛睡眠状態（悪）｝に睡眠時間（長）のみからなるパターン｛睡眠時間（長）｝を付加することで生成できるので、パターン｛睡眠状態（悪）｝とパターン｛睡眠時間（長）｝のそれぞれの上位パターンに該当する。同様に、睡眠時間（長）と睡眠状態（悪）が同時に出現しているパターン｛睡眠時間（長）→睡眠状態（悪）｝は、パターン｛睡眠状態（悪）｝とパターン｛睡眠時間（長）｝のそれぞれの上位パターンに該当する。
【００２３】
「部分パターン」とは、着目しているパターンに含まれる項目を削除することで生成可能なパターンである。すなわち、部分パターンから見て、着目しているパターンは上位パターンに該当する。例えば、パターン｛睡眠状態（悪）｝というパターンは、睡眠時間（長）の後に睡眠状態（悪）が続くパターン｛睡眠時間（長）→睡眠状態（悪）｝からパターン｛睡眠時間（長）｝を削除することで生成できるので、睡眠時間（長）の後に睡眠状態（悪）が続くパターン｛睡眠時間（長）→睡眠状態（悪）｝の部分パターンに該当する。
【００２４】
「逆単調性」とは、「特徴量に関する条件が設定されているとき、着目パターンがその条件を満たさないならば、着目パターンの全ての上位パターンもその条件を満たさない。」という、「特徴量に関する条件」（以下、特徴量条件と呼ぶ）が持つ性質を指す。例えば、着目パターンの出現頻度より、上位パターンの出現頻度が大きくなることはないので、「パターンの出現頻度が閾値より小さい」という特徴量条件は、逆単調な性質を持つことになる。
【００２５】
図３に、本発明の一実地形態に係る特徴的パターン抽出装置の概略構成の一例を示す。
【００２６】
図３に示されるように、本実施形態の特徴的パターン抽出装置は、データ入力部１１、データ記憶部１２、条件充足判定部１３、条件充足度算出部１４、判定処理制御部１５、出力部１６を備えている。
【００２７】
以下、図３の特徴的パターン抽出装置による処理と各構成部の概要について説明する。
【００２８】
データ入力部１１は、処理の対象となるデータを入力する機能を有する。この機能を有するならば、入力装置は、用途に応じて適宜選択することが可能であり、例えば、キーボードでもよいし、マウスでもよいし、ペン型入力装置でもよいし、センサーでもよい。
【００２９】
データ記憶部１２は、データ入力部１１から入力された系列データを原パターンデータに変換し、記憶する機能を有する。なお、データ入力部１１から原パターンデータに変換されたものが入力される場合には、そのまま記憶すればよい。データは予め記憶されている場合もあるし、データ入力部１１から入力されたデータを記憶する場合もある。上記機能を有するならば、記憶装置もしくは記憶媒体は、用途に応じて適宜選択することが可能であり、例えば、データベースを用いてもよいし、テキストデータを用いてもよいし、あるいは各アプリケーションに特化されたフォーマット形式のデータを用いてもよい。
【００３０】
条件充足判定部１３は、データ入力部１１もしくはデータ記憶部１２より原パターンデータを取得し、取得された各原パターンデータの部分パターンの特徴量を算出し、算出された部分パターンの特徴量が特徴量条件を充足しているかについて判定する機能を有する。
【００３１】
条件充足度算出部１４は、条件充足判定部１３より（原パターンデータに対する）部分パターンを取得し、特徴量条件と特徴量を構成する変量から各パターンの条件充足度を算出する機能を有する。
【００３２】
判定処理制御部１５は、条件充足度が高いパターンの上位パターンから特徴量条件充足判定処理を行うように制御する機能を有する。
【００３３】
出力部１６は、条件充足判定部１３により特徴量条件を充足していると判定されたパターンを取得し、該パターンを特徴的パターンとして出力する機能を有する。この機能を有するならば、出力装置は、用途に応じて適宜選択することが可能であり、例えば、計算機ディスプレイでもよいし、印刷機でもよいし、携帯端末機器でもよい。また、上記機能を有するならば、出力方法は、用途に応じて適宜選択することが可能であり、例えば、一括出力してもよいし、逐次出力してもよいし、支持度（頻度）や信頼度によって整列させて出力させてもよい。また、用途に応じてデータ記憶部１２と同様の記憶装置もしくは記憶媒体に出力することが可能である。
【００３４】
図４に、本実地形態における特徴的パターン抽出処理の手順例を表すフローチャートを示す。
【００３５】
以下、図４に基づいて特徴的パターン抽出処理の流れと各ステップの概要について説明する。
【００３６】
ステップＳ１では、解析対象となる原パターンデータを準備する。例えば、解析対象とするデータの全部又は一部がデータ記憶部１２に存在しない場合に、必要なデータをデータ入力部１１から入力する。前掲の図２が解析対象となる原パターンデータの例である。
【００３７】
以下では、図２の原パターンデータ集合から、特徴量条件を満たしているパターンを特徴的パターンとして発見（抽出）する処理を具体例にとりながら説明する。
【００３８】
ステップＳ２では、条件充足判定部１３において、対象となるパターン（原パターンデータに対する部分パターン）を取得し、該パターンの特徴量を算出する。なお、複数のパターンについてまとめて処理しても構わない。
【００３９】
特徴量は、個々のパターンの性質を特徴付ける指標値もしくは評価値であって、パターンの頻度やパターンに含まれる属性値等から構成される。逆単調性を満たす変量を独立変数とした後述する条件充足度を算出できる関数によって定義されているならば、どのような特徴量を用いることもできる。逆単調性を満たす変量の例としては、パターンの頻度、パターンの属性値の最小値などがある。特徴量の例としては、オッズや期待値、分散などがある。
【００４０】
例えば、逆単調性を満たす変量として、パターンを構成する項目の属する年度のうちで最も遅い年度（以下、最終年度と呼ぶ）に含まれるリスク値（図２参照）ごとに分類されたパターンの頻度を採用し、各パターンの期待値Ｅを特徴量として採用する場合には、特徴量である期待値Ｅは、リスク値の取り得る範囲を１〜Ｎの整数として、リスク値ｉの出現頻度ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を用いて、  
Ｅ＝（Σ ｉ・ｆｉ）／（Σ ｆｉ）と表すことができる（ただし、いずれのΣについても総和をとるｉの範囲は１〜Ｎである）。
【００４１】
また、例えば、逆単調性を満たす変量として、パターンの最終年度に含まれるリスク値が特定の閾値より高いパターンの頻度と該特定の閾値より低いパターンの頻度を採用し、各パターンのオッズＯを特徴量として採用する場合には、特徴量であるオッズＯは、リスク値が該特定の閾値より高いパターンの頻度ｆｈｉｇｈと該特定の閾値より低いパターンの頻度ｆｌｏｗを用いて、  
Ｏ＝ｆｈｉｇｈ／ｆｌｏｗ 
と表すことができる。
【００４２】
以下では、逆単調性を満たす変量としてパターンの最終年度に含まれるリスク値ごとに分類されたパターンの頻度を用い、特徴量としてパターンの最終年度に含まれる２つのリスク値の期待値Ｅを採用した場合を具体例にとりながら説明する。
【００４３】
図２の例の場合、あるパターンについて、リスク値１の出現頻度をｆ１、リスク値２の出現頻度をｆ２とすると、期待値Ｅは、  
Ｅ＝（ｆ１＋２・ｆ２）／（ｆ１＋ｆ２）  
と表すことができる。
【００４４】
ここで、特徴量の算出の具体例として、図２における睡眠状態（長）の後に睡眠状態（長）となるパターンの期待値算出方法を説明する。ＩＤ＝１の原パターンデータでは、睡眠状態（長）の後に睡眠状態（長）となるパターンのリスク値は１である。ＩＤ＝２の原パターンデータには、睡眠状態（長）の後に睡眠状態（長）となるパターンは存在しない（このデータの特徴量算出への寄与はない）。ＩＤ＝３の原パターンデータでは、睡眠状態（長）の後に睡眠状態（長）となるパターンのリスク値は２である。したがって、睡眠状態（長）の後に睡眠状態（長）となるパターンについて、リスク値＝１の頻度は１、リスク値＝２の頻度は１であることから、期待値は１．５と算出される。同様の手順で、種々のパターンの特徴量を算出することができる。
【００４５】
ステップＳ３では、条件充足判定部１３において、ステップＳ２で算出された各パターンの特徴量が特徴量条件を充足しているかを調べ、特徴量条件を充足しているパターンを特徴的パターンとして出力部１６より出力する（ステップＳ４）。
【００４６】
図５は、１項目のみを含むパターンについて、パターンの最終年度に含まれるリスク値１の出現頻度ｆ１、リスク値２の出現頻度をｆ２、リスク値の期待値Ｅをまとめた例である。図５において、「特徴的」列に丸印が付されているパターンは、「特徴量である期待値ＥがＥ≦１．２もしくは１．６≦Ｅを満たすこと」を特徴量条件としたときの特徴的パターンを示している。
【００４７】
なお、特徴量条件は、後述する条件充足度を算出できる関数によって定義されているならば、どのような条件を用いてもよい。例えば、頻度が高いパターンであれば期待値がわずかに高いだけでも特徴的とみなすが、頻度が低いパターンでは十分に期待値が高くなければ特徴的とはみなさないという条件を指定したい場合、頻度が低いときの条件の強さを示すパラメータαを用いて、  
｛４ｆ１＋α（ｆ１）１／２｝／｛２．５ｆ１＋（ｆ１）１／２｝＜Ｅというような変量の関数として条件を指定することもできる。
【００４８】
以下、「特徴量である期待値ＥがＥ≦１．２もしくは１．６≦Ｅであること」を特徴量条件として採用した場合を具体例にとりながら説明する。
【００４９】
ステップＳ５では、条件充足度算出部１４において、ステップＳ２で取得したパターンについて条件充足度を算出する。
【００５０】
ここで、条件充足度について説明する。
【００５１】
本実施形態では、特徴量を定義する変量については逆単調性を満たすものとしているが、着目パターンの特徴量が特徴量条件を充足している場合に、着目パターンの上位パターンの特徴量が特徴量条件を充足するとは限らず、また、着目パターンの特徴量が特徴量条件を充足していない場合に、着目パターンの上位パターンの特徴量が特徴量条件を充足しないとは限らないことから、着目パターンの上位パターンを選択するあたって、着目パターンの上位パターンが特徴量条件を充足すると予測される度合いを考えるものとする。
【００５２】
条件充足度は、この「着目パターンの上位パターンが特徴量条件を充足すると予測される度合い」を示す指標である。
【００５３】
なお、ここでは、条件充足度として、着目パターンの上位パターンが特徴量条件を充足する確率、あるいは、この確率値をさらに変換した値（例えば、確率値に１００を乗じた値など）を用いる。
【００５４】
ここでは、一例として、図６〜図９を参照しながら、条件充足度を求めるにあたって、特徴量と特徴量に含まれる変量とから構成される空間における、パターンの変量の位置と特徴量の軌跡を利用する場合について説明する。
【００５５】
図６は、パターンの最終年度に含まれるリスク値の期待値を特徴量（縦軸参照）とし、パターンの頻度を特徴量に含まれる変量（横軸参照）としたときに構成される空間の例である。図７〜図９は、図６の変量から構成される平面の例である。
【００５６】
特徴量条件が明示的に定義されていれば、特徴量条件が空間上で描く軌跡が定まることになる。例えば、図６において、「期待値ＥがＥ≦１．２もしくは１．６≦Ｅである」という特徴量条件は、期待値Ｅ＝１．６を通り且つ期待値の軸に垂直な平面の上側、もしくは、期待値Ｅ＝１．２を通り且つ期待値の軸に垂直な平面の下側として表すことができる。また、着目パターンについて、特徴量に含まれる変量（本具体例ではｆ１とｆ２）がわかれば、空間における着目パターンに対応する位置が定まる。例えば、図６では、リスク値＝１の出現頻度ｆ１とリスク値＝２の出現頻度ｆ２が明らかであれば、リスク値の期待値Ｅもわかるため、空間における位置が定まる。
【００５７】
条件充足度は、ここでは、空間におけるパターンの変量の位置と特徴量の軌跡を、特徴量に含まれる変量から構成される平面もしくは超平面上に射影することで求められる、着目パターンの上位パターンが特徴量条件を充足する確率である。
【００５８】
特徴量に含まれる変量が逆単調であれば、パターンの変量の位置と特徴量に含まれる変量軸で囲まれる範囲（例えば、図７〜図９において、点Ｐを通る２つの点線と２つの変量軸で囲まれる範囲）は、着目パターンの上位パターンが取り得る範囲を示している。一方、着目パターンの上位パターンが取り得る範囲のうち、着目パターンの上位パターンが特徴量条件を充足しているときに取り得る部分は、パターンの変量の位置と特徴量の軌跡に応じて決まり、例えば、上記に例示したようなタイプの特徴量条件の場合には、パターンの変量の位置と特徴量に含まれる変量軸と特徴量の軌跡（例えば、図７〜図９において、Ｅ＝１．２となるｆ２＝０．２５ｆ１の軌跡と、Ｅ＝１．６となるｆ２＝１．５ｆ１の軌跡）で囲まれる部分がこれに該当する。したがって、着目パターンの上位パターンが取り得る範囲の面積（例えば、着目パターンの変量の位置と特徴量に含まれる変量軸で囲まれる面積）に対する、着目パターンの上位パターンが取り得る範囲のうちで、着目パターンの上位パターンが特徴量条件を充足しているときに取り得る部分の面積（例えば、上記に例示したようなタイプの特徴量条件の場合における、パターンの変量の位置と特徴量に含まれる変量軸と特徴量の軌跡で囲まれる部分（例えば、図７〜図９において、斜線でハッチングした部分）の面積）の比は、着目パターンの上位パターンが特徴量条件を充足する確率に相当する。
【００５９】
もちろん、「期待値Ｅが１．２≦Ｅ≦１．６である」のような場合など、他のタイプの特徴量条件の場合も、面積比によって条件充足度を算出することが可能である。
【００６０】
ここで、条件充足度（２変量の場合における上記の面積比）の算出方法の具体例について説明する。
【００６１】
「着目パターンの期待値ＥがＥ≦ｅｍｉｎもしくはｅｍａｘ≦Ｅである」という特徴量条件を設定した場合、リスク値の取り得る範囲が１〜Ｎの整数として、各パターンの条件充足度Ｓは、リスク値ｉの出現頻度ｆｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ）を用いて、次のように算出することができる。
【００６２】
【数１】
2007334814.tif 000003
【００６３】
ここで、上記において、リスク値の取り得る値が１または２であり、特徴量条件を「着目パターンの期待値ＥがＥ≦１．２もしくは１．６≦Ｅである」とした場合について説明する。
【００６４】
図７は、期待値ＥがＥ≦１．２である着目パターンの上位パターンが上記特徴量条件を充足する確率を求める場合を示すものであり、ｅｍｉｎ＝１．２、ｅｍａｘ＝１．６、Ｎ＝２とすると、着目パターンについての上記面積比すなわち条件充足度Ｓは、リスク値＝１の出現頻度ｆ１と、リスク値＝２の出現頻度ｆ２を用いて、  
Ｓ＝１−（５・ｆ２）／（３・ｆ１）  
となる。
【００６５】
図８は、期待値Ｅが１．２≦Ｅ≦１．６である着目パターンの上位パターンが上記特徴量条件を充足する確率を求める場合を示すものであり、着目パターンについての上記面積比すなわち条件充足度Ｓは、  
Ｓ＝ｆ２／（３・ｆ１）＋ｆ１／（８・ｆ２）  
となる。
【００６６】
図９は、期待値Ｅが１．６≦Ｅである着目パターンの上位パターンが上記特徴量条件を充足する確率を求める場合を示すものであり、着目パターンについての上記面積比すなわち条件充足度Ｓは、  
Ｓ＝１−（５・ｆ１）／（８・ｆ２）  
となる。
【００６７】
具体例として、図２における睡眠状態（長）の後に睡眠状態（長）となるパターンの条件充足度の算出について説明する。
【００６８】
睡眠状態（長）の後に睡眠状態（長）となるパターンについて、リスク値＝１の頻度は１、リスク値＝２の頻度は１である。このとき、特徴量である期待値Ｅは１．５であるから、条件充足度は、Ｓ＝ｆ２／（３・ｆ１）＋ｆ１／（８・ｆ２）に、ｆ１＝１とｆ２＝１を代入して、Ｓ＝１／（３×１）＋１／（８×１）≒０．４６として算出することができる。
【００６９】
他のパターンの条件充足度も、同様の手順で算出することができる。
【００７０】
図１０は、図５の各パターンについて、それらのｆ１、ｆ２、Ｅをもとにして、上記の方法で算出した条件充足度Ｓを示したものである（なお、ここでは、確率値に１００を乗じたものをＳとしている）。
【００７１】
このように面積比もしくは体積比によって、着目パターンの上位パターンが特徴量条件を充足する確率を条件充足度として求めることが可能である。
【００７２】
ステップＳ６では、判定処理制御部１５において、条件充足度に基づいて、次に処理すべき上位パターンを選択（もしくは生成）する。
【００７３】
上位パターンを選択した後は、ステップＳ２に戻って、一連の特徴的パターン抽出処理を行う。ステップＳ７で処理すべきパターンが存在しない場合は、一連の特徴的パターン抽出処理を終了する。
【００７４】
ところで、ステップＳ６において、次に処理すべき上位パターンを選択（もしくは生成）する方法は複数考えられる。
【００７５】
第１の方法は、条件充足度が得られたパターンを複数組み合わせた上位パターンを生成し、生成した各々の上位パターンについて、その上位パターンのもととなった各パターンの条件充足度同士を乗じて得られる掛け合わせ条件充足度を求め、それら上位パターンのうち、掛け合わせ条件充足度のより高い上位パターンから優先的に選択するようにするものである。
【００７６】
第２の方法は、条件充足度に条件を設け、「条件充足度に関する条件」（以下、条件充足度条件と呼ぶ）を充足するパターンの上位パターンのみを選択するようにするものである。
【００７７】
第３の方法は、第２の方法を、条件充足度条件を徐々に緩和させながら、選択する上位パターンを拡張するように修正したものである。
【００７８】
なお、本実施形態では、上位パターンを選択もしくは生成する方法は、特許文献１および非特許文献２に記載してある方法を利用しているが、これら以外の頻出パターンを効率的に発見する方法を利用することも可能である。
【００７９】
まず、第１の方法について説明する。
【００８０】
ここでは、条件充足度が得られたパターンを複数組み合わせた上位パターンに係る特徴量が特徴量条件を充足すると予測される度合いを表す指標として、その上位パターンのもととなった各パターンの条件充足度同士を乗じて得られる掛け合わせ条件充足度を用いる。
【００８１】
図１１に、第１の方法の場合の１項目を含むパターンの特徴量条件を判定する処理と条件充足度の算出以降について表した処理手順例を示す。
【００８２】
図４の処理手順において、１項目を含むパターンの特徴量条件を判定する処理と条件充足度の算出がなされると、ステップＳ１２で掛け合わせ条件充足度のより高いパターンから生成される上位パターンをより優先して選択し、ステップＳ１３で生成された各上位パターンの特徴量を算出し、ステップＳ１４で各上位パターンの特徴量が特徴量条件を充足しているかを調べ、特徴量条件を充足している上位パターンを特徴的パターンとして出力部１６より出力する（ステップＳ１５）。さらに、ステップＳ１６で各上位パターンについて条件充足度を算出する。以降、ステップＳ１１に戻って、一連の処理を繰り返し行うとともに、ステップＳ１７で処理すべきパターンが存在しない場合は、一連の処理を終了する。
【００８３】
以下、具体例を用いて説明する。
【００８４】
まず、１項目を含むパターンの特徴量条件を判定する処理と条件充足度の算出がなされた後に、同時に二項目を含むパターンの掛け合わせ条件充足度を算出する（ステップＳ１１）。
【００８５】
図１２に、図１０の１項目のみからなるパターンを組み合わせることによって生成される各上位パターンの掛け合わせ条件充足度を示す。例えば、睡眠時間（短）と睡眠状態（良）が同時に出現する上位パターンの掛け合わせ条件充足度は、睡眠時間（短）の条件充足度６８．８と睡眠状態（良）の条件充足度４８．６とを乗じ、さらに１００で割ることで算出される。
【００８６】
ここで、図１２の４つの上位パターンがすべて選択されたものとすると（ステップＳ１２）、それら各上位パターンについて、特徴量であるリスク値の期待値を算出する（ステップＳ１３）。
【００８７】
図１３に、図１２の各上位パターンについて求めたリスク値の期待値を示す。
【００８８】
次に、図１３の各上位パターンの特徴量が特徴量条件を充足しているかを調べ（ステップＳ１４）、特徴量条件を充足している上位パターン（図１３で「特徴的」列に丸印が付されているパターン）が特徴的パターンとして出力部１６より出力される（ステップＳ１５）。
【００８９】
そして、図１３の各上位パターンについて条件充足度が算出される（ステップＳ１６）。
【００９０】
なお、項目数が多い場合は、全ての項目の組み合わせ条件充足度を算出した後に特徴量を求めるのではなく、掛け合わせ条件充足度を算出しながら、条件充足度の高いパターンから特徴量を算出するようにしてもよい。また、条件充足度の高いパターンから特徴量を算出する際に、条件充足度の低いパターンについては処理を後回しにし、系列がより長いパターンに関する処理を優先することによってさらに効率的な処理が可能になる。同時に出現する項目数が３以上のパターンについて処理する場合、まず、同時に出現する項目数が２までのパターンについて上記の手続きを行った後、同時に出現する項目数が１と２のパターンの条件充足度を使って掛け合わせ条件充足度の高いパターンから上記の手続きを行うといった一連の処理を繰り返すことにより、効率的に同時に複数の項目が出現するパターンの特徴量条件充足判定を行うことが可能である。
【００９１】
次に、系列が１長いパターンの掛け合わせ条件充足度を算出する。
【００９２】
ここでは、系列の長さが１のパターン同士を組み合わせることで、掛け合わせ条件充足度を算出する。
【００９３】
図１４は、図５のパターンと図１０のパターンのうちからパターンを２回を選択してなる、系列の長さが２のパターンについて、掛け合わせ条件充足度が大きいものから上位２４パターンを示したものである。
【００９４】
例えば、睡眠時間（短）のみのパターン｛睡眠時間（短）｝が出現した後に、睡眠状態（悪）と睡眠時間（短）の同時出現パターン｛睡眠状態（悪）、睡眠時間（短）｝が続く系列パターンについての掛け合わせ条件充足度は、パターン｛睡眠時間（短）｝の条件充足度６８．８とパターン｛睡眠状態（悪）と睡眠時間（短）｝の条件充足度１００とを掛け合わせた数値を１００で割ることによって６８．８と算出される。
【００９５】
ところで、この例では、パターンの最終年度に含まれているリスク値の期待値を特徴量としているため、パターンの最終項目集合の重要性が高い。このような場合では、単に個々のパターンの条件充足度を掛け合わせた掛け合わせ条件充足度ではなく、特定項目集合の比重を高くした重み付き条件充足度を用いることにより、さらに適切な条件充足する確率を求めることができる。
【００９６】
図１５は、重み付き条件充足度として、図１４の掛け合わせ条件充足度と図１０の最終年度の条件充足度についての平均を採用したときに、重み付き条件充足度が高い上位２０パターンを示したものである。
【００９７】
例えば、睡眠時間（短）のみのパターン｛睡眠時間（短）｝が出現した後に、睡眠状態（悪）と睡眠時間（短）の同時出現パターン｛睡眠状態（悪）、睡眠時間（短）｝が続く系列パターンについての重み付き条件充足度は、このパターンの掛け合わせ条件充足度６８．８とこのパターンに関する最終年度の同時出現パターンについての条件充足度１００について平均を計算することで８４．３８と算出される。
【００９８】
なお、重み付き条件充足度は問題に応じて適切なものを採用することができる。例えば、重み付き平均を用いてもよいし、特定の項目が含まれるパターンについてのみ条件充足度に適当な係数を掛け合わせて算出された値を用いてもよい。
【００９９】
次に、系列が１長いパターンの掛け合わせ条件充足度もしくは重み付き掛け合わせ条件充足度の高いパターンから、特徴量と条件充足度を算出する。
【０１００】
図１６は、図１５に示された重み付き掛け合わせ条件充足度が高い上位２０パターンについて、特徴量と条件充足度を算出した結果を示している。
【０１０１】
なお、図１６の判定処理省略と記された項目列は、パターンの含有関係によって特徴量条件充足判定を省略可能なパターンを示している。例えば、睡眠状態（悪）と睡眠時間（短）が同時に出現した後に睡眠状態（悪）が出現しているパターンは、睡眠状態（悪）の後に睡眠状態（悪）が続くパターンを含んでいるため、睡眠状態（悪）の後に睡眠状態（悪）が続くパターンが存在しないことが明らかならば、睡眠状態（悪）と睡眠時間（短）が同時に出現した後睡眠状態（悪）が出現しているパターンも存在し得ないため、特徴量条件充足判定処理を省略することが可能である。
【０１０２】
このように掛け合わせ条件充足度が同一の場合、含んでいる項目が少ないパターンから処理することでさらに効率的な特徴量条件充足判定処理が可能になる。
【０１０３】
さらに系列が長い特徴的パターンを発見するには、上記で説明した一連の処理を系列が１長いパターンを処理するごとに繰り返す。このように、条件充足度の高い上位パターンから条件判定処理を行うことで、特徴量条件を充足しやすいパターンから条件判定処理が行われるために、効率的に特徴的パターンを発見することができる。
【０１０４】
なお、期待値Ｅを利用する構成では、Ｅ≦１．２もしくは１．６≦Ｅのときに、期待値と条件充足度とは比例関係にある。したがって、パターンの期待値ＥがＥ≦１．２もしくは１．６≦Ｅである場合、逐一条件充足度を算出せず期待値Ｅの大小関係のみで条件充足度の大小関係を知ることができる。このように、特徴量と条件充足度との間に比例関係が認められる場合は、条件充足度の算出処理を省略することにより、さらに効率的に特徴的パターンを発見することが可能である。
【０１０５】
次に、第２の方法について説明する。
【０１０６】
第２の方法を実施するにあたっては、図１７に示すように図３の特徴的パターン抽出装置の構成例に、条件充足度条件を指定するための条件充足度指定部１７を追加するものとする。
【０１０７】
図１８に、第２の方法の場合の１項目を含むパターンの特徴量条件を判定する処理と条件充足度の算出以降について表した処理手順例を示す。
【０１０８】
図４の処理手順において、１項目を含むパターンの特徴量条件を判定する処理と条件充足度の算出がなされると、ステップＳ２１で条件充足度の高い項目から項目確定処理を行い、ステップＳ２２で項目確定処理により得られた上位パターンの特徴量を算出し、ステップＳ２３で上位パターンの特徴量が特徴量条件を充足しているかを調べ、特徴量条件を充足している上位パターンを特徴的パターンとして出力部１６より出力する（ステップＳ２４）。さらに、ステップＳ２５で上位パターンについて条件充足度を算出する。以降、ステップＳ２６で処理するパターンが存在し且つ条件充足度条件を満たすというループ条件が成立している間は、ステップＳ２１に戻って、一連の処理を繰り返し行うとともに、ステップＳ２６で上記ループ条件が成立しなければ、一連の処理を終了する。
【０１０９】
以下、具体例を用いて説明する。
【０１１０】
まず、１項目を含むパターンの特徴量条件を判定する処理と条件充足度の算出がなされた後に、条件充足度指定部１７にて指定された条件充足度条件を満たしているパターンのうち、条件充足度が高いパターンから一連の処理を始める（ステップＳ２１）。
【０１１１】
ここでは、一例として、「条件充足度が５０より大きい」という条件充足度条件を用いるものとする。図１０の例において、条件充足度条件を満たす３つのパターンのうちで、条件充足度の最も高い睡眠状態（悪）から一連の処理を始めるものとする。
【０１１２】
図１９〜図２３は、睡眠状態（悪）又は睡眠時間（短）から始まるパターンの処理を終えた後の、睡眠時間（長）から始まる処理の例を示している。
【０１１３】
図１９では、まず、睡眠時間（長）をパターンとして確定させている。この際に、項目確定によるパターンの一意性を確保するため、確定される項目は系列パターンのうち最後に出現する位置にあるものとする。例えば、ＩＤ＝１のパターンには睡眠時間（長）が３回出現し、ＩＤ＝２のパターンには回出現しているが、いずれについても、それらのうちパターンの３番目の位置にある項目を確定させている。
【０１１４】
同時出現項目間での出現順序は、条件充足度が高いパターンほど後方に位置しているものとする。ここでは、パターンの最終年度に含まれるリスク値の期待値を特徴量としているために、確定処理をする順序として上記の基準を採用している。しかし、確定処理によってパターンの選択が一意であることが保証され、かつ、効率よく確定処理が行われるのであれば、別の順序基準を採用してもよい。
【０１１５】
なお、１項目を含むパターンの条件充足度が条件充足度条件を満たしていない場合は、そのパターンに対して項目確定処理は行わない。図１０の例において、睡眠時間（長）は条件充足度が５３．８であるため条件充足度条件を満たしており、項目確定処理は継続される。
【０１１６】
次に、条件充足度が高い項目から、図１９のパターンに含まれる項目を確定させながら、パターンの特徴量と条件充足度を算出する。
【０１１７】
まず、最も条件充足度の高い項目である睡眠状態（悪）を確定させる。
【０１１８】
図２０は、睡眠状態（悪）を確定させたものである（（ａ）はＩＤ＝１に対応するものであり、（ｂ）はＩＤ＝３に対応するものである）。なお、ＩＤ＝２のパターンは、睡眠状態（悪）の後に睡眠時間（長）が続くパターンを含んでいないので、図２０では省略している。
【０１１９】
次に、睡眠状態（悪）の後に睡眠時間（長）が続くパターンの特徴量と条件充足度を算出する。図２１に、上記パターンの特徴量と条件充足度を示す。このパターンは期待値が１．５のため特徴量条件を充足しておらず特徴的パターンではない。さらに、条件充足度が４５．８であるため、条件充足度条件を満たしおらず、項目確定処理は中断させられる。
【０１２０】
続いて、睡眠状態（悪）の次に条件充足度の高い項目である睡眠状態（悪）を確定させる。
【０１２１】
図２２は、睡眠時間（短）を確定させたものである。なお、ＩＤ＝１とＩＤ＝２のパターンは、睡眠時間（短）の後に睡眠時間（長）が続くパターンを含んでいないので、図２２では省略している。
【０１２２】
次に、睡眠状態（短）の後に睡眠時間（長）が続くパターンの特徴量と条件充足度を算出する。図２３に、上記パターンの特徴量と条件充足度を示す。このパターンは期待値が２のため特徴量条件を充足するので、特徴的パターンに該当する。さらに、条件充足度が１００であるため、条件充足度条件を満たしており、確定処理は継続される。
【０１２３】
上記のような一連の処理を、確定される項目を含むパターンがなくなるまで再帰的に行うことによって全ての特徴的パターンを発見できる。
【０１２４】
このように条件充足度を基準とするために、特徴量条件を充足しにくいパターンの条件判定処理を避けることが可能になり、効率的に特徴的パターンを発見することができる。
【０１２５】
次に、第３の方法について説明する。
【０１２６】
第３の方法を実施するにあたっては、図２４に示すように図１７の特徴的パターン抽出装置の構成例に、さらに、条件充足度条件を緩和するための条件充足度緩和部１８を追加するものとする。
【０１２７】
図２５に、第２の方法の場合の１項目を含むパターンの特徴量条件を判定する処理と条件充足度の算出以降について表した処理手順例を示す。
【０１２８】
図４の処理手順において、１項目を含むパターンの特徴量条件を判定する処理と条件充足度の算出がなされると、ステップＳ２１で条件充足度の高い項目から項目確定処理を行い、ステップＳ２２で項目確定処理により得られた上位パターンの特徴量を算出し、ステップＳ２３で上位パターンの特徴量が特徴量条件を充足しているかを調べ、特徴量条件を充足している上位パターンを特徴的パターンとして出力部１６より出力する（ステップＳ２４）。さらに、ステップＳ２５で上位パターンについて条件充足度を算出する。以降、ステップＳ２６で条件充足度条件を満たすパターンが存在するという第１のループ条件が成立している間は、ステップＳ２１に戻って、一連の処理を繰り返し行うとともに、第１のループ条件が成立しなくても、ステップＳ２７で条件充足度条件を緩和させれば処理するパターンが存在するという第２のループ条件が成立すれば、ステップＳ２８で条件充足度を緩和した後に、ステップＳ２１に戻って、一連の処理を繰り返し行い、第１のループ条件と第２のループ条件のいずれも成立しなければ、一連の処理を終了する。
【０１２９】
以下、具体例を用いて説明する。
【０１３０】
第３の方法では、まず、第２の方法において厳しい条件充足度条件を設定し、第２の方法と同様に一連の処理を行う。例えば、最も厳しい条件充足度条件として、条件充足度が５０以上という条件を採用する。この場合、第２の方法と同様の処理が行われる。
【０１３１】
条件充足度が５０以上の特徴的パターンを全て発見し終えた後、次に条件充足度条件を緩和する。ここでは、条件充足度が４０以上という条件に緩和させるものとする。これによって、項目確定処理がさらに継続される部分が生じる。
【０１３２】
条件充足度が５０以上であることが条件充足度条件であったときは、例えば、図２０の睡眠状態（悪）の後に睡眠時間（長）が続くパターンに対してさらに項目確定処理が行われることはなかった。しかし、条件充足度が４０以上であることが条件充足度条件になった場合は、このパターンの条件充足度が４５．８（図２０参照）であるため、条件充足度条件を満たすために確定処理が継続される。
【０１３３】
図２６は、図２０の睡眠状態（悪）の後に睡眠時間（長）が続くパターンに対して、さらに項目確定処理が行われ、睡眠時間（短）が確定させたものである。なお、ＩＤ＝１とＩＤ＝２のパターンは、睡眠時間（短）の後に睡眠時間（長）が続くパターンを含んでいないので、図２６では省略している。
【０１３４】
次に、上記パターンの特徴量と条件充足度が算出される。図２７に、上記パターンの特徴量と条件充足度を示す。このパターンは期待値が２のため特徴量条件を充足するので、特徴的パターンに該当する。さらに、条件充足度が１００であるため、条件充足度条件を満たしており、確定処理は継続される。
【０１３５】
このように条件充足度の高い上位パターンから条件判定処理が行われることにより、特徴量条件を充足しやすいパターンから条件判定処理が行われるために、効率的に特徴的パターンを発見することができる。
【０１３６】
ところで、第１の方法もしくは第３の方法を用いる場合、最も条件充足度の高いパターンから特徴量条件充足判定処理を行うため、早期に特徴的パターンを発見することが可能である。そこで、第１の方法もしくは第３の方法を用い、予め特徴的パターン抽出処理に費やす時間を指定し、指定された時間が経過したときに特徴的パターン抽出処理を終了することで、処理時間が限られていても効率的に特徴的パターンを提供することができる。なお、第２の方法についても、予め特徴的パターン抽出処理に費やす時間を指定し、指定された時間が経過したときに特徴的パターン抽出処理を終了するようにしてもよい。
【０１３７】
以上のように、本実施形態によれば、特徴量条件が逆単調性を満たさなくとも、条件充足度に応じて調べるパターンを制御するために効率的に特徴量条件を満たすパターンを発見することが可能となる。
【０１３８】
なお、以上の各機能は、ソフトウェアとして記述し適当な機構をもったコンピュータに処理させても実現可能である。  
また、本実施形態は、コンピュータに所定の手順を実行させるための、あるいはコンピュータを所定の手段として機能させるための、あるいはコンピュータに所定の機能を実現させるためのプログラムとして実施することもできる。加えて該プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【０１３９】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１４０】
【図１】系列データの一例について説明するための図
【図２】パターンデータの一例について説明するための図
【図３】本発明の一実施形態に係る特徴的パターン抽出装置の概略構成の一例を示すブロック図
【図４】同実施形態における特徴的パターン抽出処理の手順例を示すフローチャート
【図５】１項目のみを含むパターンの期待値と条件充足度について説明するための図
【図６】パターンの特徴量と特徴量に含まれる変量とから構成される空間について説明するための図
【図７】特徴量に含まれる変量から構成される平面と条件充足度について説明するための図
【図８】特徴量に含まれる変量から構成される平面と条件充足度について説明するための図
【図９】特徴量に含まれる変量から構成される平面と条件充足度について説明するための図
【図１０】１項目のみを含むパターンの条件充足度について説明するための図
【図１１】第１の方法の場合の手順例を示すフローチャート
【図１２】２項目を含むパターンの掛け合わせ条件充足度について説明するための図
【図１３】２項目を含むパターンの期待値と条件充足度について説明するための図
【図１４】系列の長さが２の掛け合わせ条件充足度について説明するための図
【図１５】系列の長さが２の重み付き掛け合わせ条件充足度について説明するための図
【図１６】系列の長さが２の特徴量と条件充足度について説明するための図
【図１７】第２の方法の場合の特徴的パターン抽出装置の概略構成の一例を示すブロック図
【図１８】第２の方法の場合の手順例を示すフローチャート
【図１９】睡眠時間（長）を確定させたときのパターンについて説明するための図
【図２０】睡眠時間（長）を確定させ、さらに睡眠状態（悪）を確定させたときのパターンについて説明するための図
【図２１】睡眠状態（悪）と睡眠時間（長）からなる系列の特徴量と条件充足度について説明するための図
【図２２】睡眠時間（長）を確定させ、さらに睡眠状態（短）を確定させたときのパターンについて説明するための図
【図２３】睡眠状態（悪）と睡眠時間（長）からなる長さが２の系列の特徴量と条件充足度について説明するための図
【図２４】第３の方法の場合の特徴的パターン抽出装置の概略構成の一例を示すブロック図
【図２５】第３の方法の場合の手順例を示すフローチャート
【図２６】睡眠時間（長）を確定させ、睡眠状態（悪）を確定させ、さらに睡眠状態（短）を確定させたときのパターンについて説明するための図
【図２７】睡眠状態（悪）・睡眠状態（短）と睡眠時間（長）からなる長さが２の系列の特徴量と条件充足度について説明するための図
【符号の説明】
【０１４１】
１１…データ入力部、１２…データ記憶部、１３…条件充足判定部、１４…条件充足度算出部、１５…判定処理制御部、１６…出力部、１７…条件充足度指定部、１８…条件充足度緩和部
【図１】
2007334814.tif 000004
【図２】
2007334814.tif 000005
【図３】
2007334814.tif 000006
【図４】
2007334814.tif 000007
【図５】
2007334814.tif 000008
【図６】
2007334814.tif 000009
【図７】
2007334814.tif 000010
【図８】
2007334814.tif 000011
【図９】
2007334814.tif 000012
【図１０】
2007334814.tif 000013
【図１１】
2007334814.tif 000014
【図１２】
2007334814.tif 000015
【図１３】
2007334814.tif 000016
【図１４】
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【図１５】
2007334814.tif 000018
【図１６】
2007334814.tif 000019
【図１７】
2007334814.tif 000020
【図１８】
2007334814.tif 000021
【図１９】
2007334814.tif 000022
【図２０】
2007334814.tif 000023
【図２１】
2007334814.tif 000024
【図２２】
2007334814.tif 000025
【図２３】
2007334814.tif 000026
【図２４】
2007334814.tif 000027
【図２５】
2007334814.tif 000028
【図２６】
2007334814.tif 000029
【図２７】
2007334814.tif 000030