【手続補正書】
【提出日】平成23年2月23日(2011.2.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースＤ内に頻繁に現れる頻出パターンＰを、あいまい性を許容して抽出するあいまい頻出集合の探索方法であって；
前記データベースＤのデータが、アイテムｅからなるアイテム集合Ｅの部分集合であるトランザクションＴからなり；
前記頻出パターンＰが、構成アイテムｅの平均包含率が閾値θ以上、かつ、頻出度数（最大共起数）が閾値σ以上を条件とするあいまい頻出集合Ｐ０のパターンであり；  
前記頻出パターンＰについて、前記データベースＤのデータから、前記条件を満たす範囲で包含率が大きい順に最大数選択したものを、前記頻出パターンＰの正規出現ＡｍｂｉＯｃｃ（Ｐ）として求める正規出現演算工程と；
前記頻出パターンＰの構成アイテムｅのうち、前記正規出現ＡｍｂｉＯｃｃ（Ｐ）に含まれる数が最小であるアイテムを代表アイテムｅ＊（Ｐ）と定める代表選定工程と；
前記頻出パターンＰから前記代表アイテムｅ＊（Ｐ）を除いたパターンを親Ｐｒｔ（Ｐ）と定める親選定工程と；
前記あいまい頻出集合Ｐ０の頻出パターンＰの候補を選択するパターン選択工程とを備え；
前記パターン選択工程で選択された各候補について、前記正規出現演算工程を用いて前記あいまい頻出集合Ｐ０に属するか否かを判断し、当該候補が前記あいまい頻出集合Ｐ０に属する場合には、前記代表選定工程及び前記親選定工程を用いて親子関係を決定し、あいまい頻出集合Ｐ０に属する頻出パターンＰを全て抽出する；
あいまい頻出集合の探索方法。
【請求項２】
前記パターン選択工程において、深さ優先探索を用いる；
請求項１に記載のあいまい頻出集合の探索方法。
【請求項３】
前記アイテムが商品、コンテンツ、サンプル、その他識別符号で対応付けられたもののいずれかである；
請求項１に記載のあいまい頻出集合の探索方法。
【請求項４】
データベースＤ内に頻繁に現れる頻出パターンＰを、あいまい性を許容して抽出するあいまい頻出集合の探索装置であって；
前記データベースＤのデータが、アイテムからなるアイテム集合Ｅの部分集合であるトランザクションＴからなり；
前記頻出パターンＰが、構成アイテムｅの平均包含率が閾値θ以上、かつ、頻出度数（最大共起数）が閾値σ以上を条件とするあいまい頻出集合Ｐ０のパターンであり；
前記頻出パターンＰについて、前記データベースＤのデータから、前記条件を満たす範囲で包含率が大きい順に最大数選択したものを、前記頻出パターンＰの正規出現ＡｍｂｉＯｃｃ（Ｐ）として求める正規出現演算手段と；
前記頻出パターンＰの構成アイテムｅのうち、前記正規出現ＡｍｂｉＯｃｃ（Ｐ）に含まれる数が最小であるアイテムを代表アイテムｅ＊（Ｐ）と定める代表選定手段と；
前記頻出パターンＰから前記代表アイテムｅ＊（Ｐ）を除いたパターンを親Ｐｒｔ（Ｐ）と定める親選定手段と；
前記あいまい頻出集合Ｐ０の頻出パターンＰの候補を選択するパターン選択手段とを備え；
前記パターン選択手段で選択された各候補について、前記正規出現演算手段を用いて前記あいまい頻出集合Ｐ０に属するか否かを判断し、当該候補が前記あいまい頻出集合Ｐ０に属する場合には、前記代表選定手段及び前記親選定手段を用いて親子関係を決定し、あいまい頻出集合Ｐ０に属する頻出パターンＰを全て抽出する；
あいまい頻出集合の探索装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様によるあいまい頻出集合の探索方法は、例えば、図３に示すように、データベースＤ内に頻繁に現れる頻出パターンＰを、あいまい性を許容して抽出するあいまい頻出集合の探索方法であって、データベースＤのデータが、アイテムｅからなるアイテム集合Ｅの部分集合であるトランザクションＴからなり、頻出パターンＰが、構成アイテムｅの平均包含率が閾値θ以上、かつ、頻出度数（最大共起数）が閾値σ以上を条件とするあいまい頻出集合Ｐ０のパターンであり、頻出パターンＰについて、データベースＤのデータから、前記条件を満たす範囲で包含率が大きい順に最大数選択したものを、頻出パターンＰの正規出現ＡｍｂｉＯｃｃ（Ｐ）として求める正規出現演算工程（Ｓ２０〜Ｓ５０）と、頻出パターンＰの構成アイテムｅのうち、正規出現ＡｍｂｉＯｃｃ（Ｐ）に含まれる数が最小であるアイテムを代表アイテムｅ＊（Ｐ）と定める代表選定工程（Ｓ６０）と、頻出パターンＰから代表アイテムｅ＊（Ｐ）を除いたパターンを親Ｐｒｔ（Ｐ）と定める親選定工程（Ｓ７０〜Ｓ９０）と、あいまい頻出集合Ｐ０の頻出パターンＰの候補を選択するパターン選択工程（Ｓ１０，Ｓ１００）とを備え、パターン選択工程（Ｓ１０，Ｓ１００）で選択された各候補について、正規出現演算工程（Ｓ２０〜Ｓ５０）を用いてあいまい頻出集合Ｐ０に属するか否かを判断し、当該候補があいまい頻出集合Ｐ０に属する場合には、代表選定工程（Ｓ６０）及び親選定工程（Ｓ７０〜Ｓ９０）を用いて親子関係を決定し、あいまい頻出集合Ｐ０に属する頻出パターンＰを全て抽出する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
上記課題を解決するために、本発明の第４の態様によるあいまい頻出集合の探索装置１００は、例えば、図５に示すように、データベースＤ内に頻繁に現れる頻出パターンＰを、あいまい性を許容して抽出するあいまい頻出集合の探索装置であって、データベースＤのデータが、アイテムからなるアイテム集合Ｅの部分集合であるトランザクションＴからなり、頻出パターンＰが、構成アイテムｅの平均包含率が閾値θ以上、かつ、頻出度数（最大共起数）が閾値σ以上を条件とするあいまい頻出集合Ｐ０のパターンであり、頻出パターンＰについて、データベースＤのデータから、前記条件を満たす範囲で包含率が大きい順に最大数選択したものを、頻出パターンＰの正規出現ＡｍｂｉＯｃｃ（Ｐ）として求める正規出現演算手段Ｍ１と、頻出パターンＰの構成アイテムｅのうち、正規出現ＡｍｂｉＯｃｃ（Ｐ）に含まれる数が最小であるアイテムを代表アイテムｅ＊（Ｐ）と定める代表選定手段Ｍ２と、頻出パターンＰから代表アイテムｅ＊（Ｐ）を除いたパターンを親Ｐｒｔ（Ｐ）と定める親選定手段Ｍ３と、あいまい頻出集合Ｐ０の頻出パターンＰの候補を選択するパターン選択手段Ｍ４とを備え、パターン選択手段Ｍ４で選択された各候補について、正規出現演算手段Ｍ１を用いてあいまい頻出集合Ｐ０に属するか否かを判断し、当該候補があいまい頻出集合Ｐ０に属する場合には、代表選定手段Ｍ２及び親選定手段Ｍ３を用いて親子関係を決定し、あいまい頻出集合Ｐ０に属する頻出パターンＰを全て抽出する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
図１にｋ擬似頻出集合の例を示す。データベースＤのデータがアイテム集合Ｅ（アイテムｅ）の部分集合からなるトランザクションＴであり、データベースＤが図の左側に示すような６データを有しているものとする。ｋ擬似頻出集合とは、データベースＤ内のσ個以上のデータ（トランザクション）にｋ擬似包含の意味で含まれる（ｋ個以下の異なるアイテムがあっても良いことを意味する）アイテム集合であって、図の右側にσ＝３、ｋ＝１での擬似頻出集合の例を示す。例えば、パターン｛１，２，３｝について、データ｛１，２，５，６，７，９｝及び｛１，２，７，８，９｝はアイテム１と２を含み、３を含まない。データ｛２，３，４，５｝はアイテム２と３を含み、１を含まない。このように、３個のアイテム中、ｋ＝１個以下のアイテムが異なるデータが３個、すなわち、閾値σ＝３以上ある。また、パターン｛１，２，７，９｝ついて、データ｛１，２，５，６，７，９｝及び｛１，２，７，８，９｝は全てのアイテムを含む。データ｛１，７，９｝及び｛２，７，９｝は３個のアイテムを含み、１個のアイテムを含まない。このように、４個のアイテム中、ｋ＝１個以下のアイテムが異なるデータが４個、すなわち、閾値σ＝３以上ある。このようなパターン（トランザクション）は図に示すように３個のアイテムを有するものが３３個、４個のアイテムを有するものが１１個ある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１８】
図２にあいまい頻出集合Ｐ０の例を示す。データベースＤのデータがアイテム集合Ｅの部分集合からなるトランザクションＴであり、データベースＤが図の左側に示すような３データを有しているものとする。例えば、パターン（トランザクション）｛２，３｝については、データ｛１，３，４｝には２が無く３が有るので、包含率５０％、データ｛２，４，５｝及び｛１，２｝には２が有り３が無いので、包含率５０％であり、これらの平均包含率θｐは５０％である。パターン｛４，５｝については、データ｛１，３，４｝には４が有り５が無いので、包含率５０％、データ｛２，４，５｝には４及び５が有るので、包含率１００％、データ｛１，２｝には４及び５が無いので、包含率０％であり、これらの平均包含率θｐは５０％である。パターン｛１，２｝については、データ｛１，３，４｝には１が有り２が無いので、包含率５０％、データ｛２，４，５｝には１が無く２が有るので、包含率５０％、データ｛１，２｝には１及び２が有るので、包含率１００％であり、これらの平均包含率θｐは６６％である。ここで、平均包含率の閾値θ＝５０％を条件とすれば、３個のデータが該当し、閾値θを６６％を条件とすれば、１個のデータ｛１，２｝が該当する。また、以上の平均包含率θｐについては３個のデータの平均包含率をとっているので、最大共起数は閾値σ＝３を満たす。もし、最大共起数の閾値σ＝２とすれば、パターン｛４，５｝に対しては、データ｛１，３，４｝及びデータ｛２，４，５｝を選択でき、平均包含率θｐ＝７５％となる。もし、平均包含率の閾値（密度閾値）θ＝６６％、最大共起数の閾値（ミニマムサポート）σ＝３を条件とすると、データベースＤに対するあいまい頻出集合として図中の３つのパターンのうちではパターン｛１，２｝のみが該当する。なお、図示しないが、パターン｛１｝や｛２｝などもあいまい頻出集合Ｐ０に該当する。この例ではデータが少ないので、あいまい頻出集合Ｐ０の解を全て列挙するのは容易である。