(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ分割部、相関ルール抽出部、スコア付与部、相関ルール表示部からなる処理手順をコンピュータを用いて数量化処理し、元データから相関ルールを抽出して視覚的に表示する相関ルール比較方法であって、
前記データ分割部が、元データをある属性値に基づいて比較対象であるデータ群Ｄi(ｉ＝1,2,…,n) に分割し、
前記相関ルール抽出部が、前記データ群Ｄi からそれぞれ、条件部アイテムと結果部アイテムからなる相関ルールを抽出し、
前記スコア付与部が、前記属性値を被説明変数、条件部アイテムと結果部アイテムを説明変数として統計手法の一つである数量化２類を用いることにより、条件部アイテムおよび結果部アイテムの各アイテムｊ（ｊ＝1,2,…,m) に対して条件部スコアｂj 、結果部スコアｈj を付与し、
前記相関ルール表示部が、前記各アイテムｊに付与されたスコアｂj ，ｈj をｘ，ｙ座標値として、各データ群から抽出された相関ルールを同一のｘｙ座標に表示し、前記データ群Ｄi の傾向の相違を視覚化する
ことを特徴とする相関ルール比較方法。
【請求項２】
元データから相関ルールを抽出して視覚的に表示するためのコンピュータを、
元データをある属性値に基づいて比較対象であるデータ群Ｄi(ｉ＝1,2,…,n) に分割するデータ分割部、
前記データ群Ｄi からそれぞれ、条件部アイテムと結果部アイテムからなる相関ルールを抽出する相関ルール抽出部、
前記属性値を被説明変数、条件部アイテムと結果部アイテムを説明変数として統計手法の一つである数量化２類を用いることにより、条件部アイテムおよび結果部アイテムの各アイテムｊ（ｊ＝1,2,…,m) に対して条件部スコアｂj 、結果部スコアｈj を付与するスコア付与部、
前記各アイテムｊに付与されたスコアｂj ，ｈj をｘ，ｙ座標値として、各データ群から抽出された相関ルールを同一のｘｙ座標に表示し、前記データ群Ｄi の傾向の相違を視覚化する相関ルール表示部
として機能させるための相関ルール比較プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、データベース・マイニング（database mining)における相関ルールの比較方法に関する。特に、比較対象であるデータ群による傾向の相違の発見を容易にする相関ルール比較方法および相関ルール比較プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、小売店における顧客の購買パターンとして、第１品目を購入する際に特定の第２品目を購入するというような各品目間の相関ルールを知ることは、マーケティングにとって有用である。このような相関ルールは事象（アイテム）の共起関係を表すものであり、購買データに限らず医療データ、気象データ等の多くの分野に適用されている。
【０００３】
この共起関係を発見する相関ルールの抽出手法は、例えば特開平８−２８７１０６号公報（データベースのマイニングシステム）に開示されている。これは、大きなデータベースを迅速にマイニングするために、与えられたデータ全体に対して相関ルールを発見、抽出するものである。しかし、例えば性別でデータを分割し、それぞれに対して相関ルールを抽出した場合には、それらの相関ルール群を比較することは想定されていない。
【０００４】
また、相関ルールの視覚化手法は、例えば特開平１０−３１２２８９号公報（ルール関連構造抽出・可視化方法及び装置）に開示されている。これは、属性値を伴った変数間の関係を抽出して可視化するために、変数および属性値を表す２種類の独立した表示属性をもつ頂点からなる有向グラフにより相関ルールを可視化するものである。しかし、これもデータ全体に対して抽出された相関ルールを全体として見やすいように表示しているに過ぎず、相関ルール群を比較することは想定されていない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、相関ルールによって事象の共起関係を発見する際に、例えば購買データの場合、買った商品の他に性別、年齢層、地域等の付加情報があれば、「男女による相関ルールの相違」、「20代に特徴的な相関ルール」、「２つの地域から抽出される相関ルール」などを発見することが可能となる。また、相関ルール群の比較ができれば、例えば「“たまごを買った人は一緒に牛乳も買う”という相関ルートと、“バターを買った人は一緒にマヨネーズも買う”という相関ルールは、同じような人に当てはまる」ということを発見するのに有効となる。
【０００６】
本発明は、複数のデータ群から抽出された相関ルールについて、データ群による相関ルールの相違を発見しやすいように、相関ルールを視覚的に表示することを可能とする相関ルール比較方法を提供することを目的とする。
【０００７】
さらに、本発明の相関ルール比較方法をコンピュータプログラムで実現する相関ルール比較プログラムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の相関ルール比較方法および相関ルール比較プログラムは、比較対象データ群の相関ルールの相違を比較可能にするための方法およびコンピュータプログラムである。その手順を以下に示す。
【０００９】
(1) データ分割手段において、元データをある属性に基づいて比較対象であるデータ群Ｄi(ｉ＝1,2,…,n) に分割する。
(2) 相関ルール抽出手段において、比較対象であるデータ群Ｄi からそれぞれ、条件部アイテムと結果部アイテムからなる相関ルールを抽出する。抽出された相関ルールには、どのデータ群から抽出されたものであるかを示す数値ｉを付与する。
【００１０】
(3) スコア付与手段において、前記属性値を被説明変数、条件部アイテムと結果部アイテムを説明変数として統計手法の一つである数量化２類を用いることにより、条件部アイテムおよび結果部アイテムの各アイテムｊ（ｊ＝1,2,…,m) に対して条件部スコアｂj 、結果部スコアｈj を付与する。例えば、（Ｄi の相関比）の２乗が最大になるように、各アイテムｊに対して条件部スコアｂj 、結果部スコアｈj を付与する。
【００１１】
ここで、（Ｄi の相関比)2＝［Σ｛ｎi(Ｓi−Ｓ)2｝／ｎ］／全体の分散
ｎi ：Ｄi に含まれるデータ数
Ｓi ：Ｄi におけるｓ＝（ｂ1,…, ｂm 、ｈ1,…, ｈm)の中心
Ｓ  ：Ｄにおけるｓの中心
である。
【００１２】
(4) 相関ルール表示手段において、相関ルールの条件部・結果部の各アイテムｊに付与されたスコアｂj ，ｈj をｘ，ｙ座標値として、各データ群から抽出された相関ルールを同一のｘｙ座標に表示する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の相関ルール比較方法および相関ルール比較プログラムの処理手順を示す。
図において、元データ１１はデータ分割部１２に入力され、ある属性値に基づいてデータ群１３−１〜１３−ｎに分割される。各データ群１３−１〜１３−ｎは相関ルール抽出部１４に入力され、それぞれ相関ルールが抽出される。各相関ルールはスコア付与部１５に入力され、相関ルールの条件部・結果部のアイテムにスコアが付与される。相関ルール表示部１６は、スコア付与部１５で付与されたスコアをもとに相関ルールを表示する。
【００１４】
図２は、本発明による相関ルールの表示例を示す。図において、●はデータ群Ｄ１から抽出された相関ルール、▲はデータ群Ｄ２から抽出された相関ルールである。ここでは、データ群Ｄ１から抽出された相関ルールのグループ♯１と、データ群Ｄ２から抽出された相関ルールのグループ♯２と、データ群Ｄ１，Ｄ２の両方から抽出された相関ルールのグループ♯３に分類される。このように、各データ群から抽出された相関ルールに対して、条件部・結果部の各アイテムに対してスコアを付与し、そのスコアをｘ，ｙ座標値として、各データ群から抽出された相関ルールを同一のｘｙ座標に表示することにより、各データ群の傾向の相違を視覚化することができる。
【００１５】
以下、表１〜表７を参照して、本相関ルール比較方法の具体的な処理手順について説明する。表１は、さまざまな種類のキノコの毒性（有毒／食用）、傘の形、傘の表面状態、傘の色、傷、香り、襞の間隔、襞のサイズ、襞のつき方、その他の特徴を示す。表２は、食用キノコのデータ群から相関ルールを抽出した結果を示す。表３は、有毒キノコのデータ群から相関ルールを抽出した結果を示す。表４は、表２，３をまとめたものである。
【００１６】
【表１】
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【００１７】
【表２】
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【００１８】
【表３】
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【００１９】
【表４】
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【００２０】
ここで、各アイテムに有毒／食用フラグの相違を顕著に表すスコアを付与するために、統計手法の一つである数量化２類を用い、この表の有毒／食用フラグを被説明変数、条件部アイテムＩＤおよび結果部アイテムＩＤを説明変数として、数量化２類への入力を表５に示す。表５では、有毒のキノコから抽出された相関ルールの場合は有毒／食用フラグを２、食用のキノコから抽出された相関ルールの場合は有毒／食用フラグを１とするとともに、条件部アイテムおよび結果部アイテムを一意な整数値（条件部アイテムＩＤおよび結果部アイテムＩＤ）に置き換えている。
【００２１】
表６は、数量化２類の出力として各アイテムＩＤに付与されたスコアを示す。有毒キノコから抽出された相関ルールのアイテムにはプラスのスコアが付与され、食用キノコから抽出された相関ルールのアイテムにはマイナスのスコアが付与される。さらに、有毒キノコに特徴的なアイテムほど高いスコアが付与され、食用キノコに特徴的なアイテムほど低いスコアが付与される。表７は、表４のルールに表６のアイテムのスコアを付与したものである。
【００２２】
【表５】
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【００２３】
【表６】
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【００２４】
【表７】
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【００２５】
図３は、本発明の相関ルール比較方法を用いたキノコのデータの相関ルールの表示例を示す。これは、条件部アイテムに付与されたスコアをｘ軸、結果部アイテムに付与されたスコアをｙ軸にとり、有毒キノコから抽出された相関ルールと、食用キノコから抽出された相関ルールを同じｘｙ座標上に表したものである。
【００２６】
図において、△で表された図形は有毒キノコから抽出された相関ルールを表す。○で表された図形は食用キノコから抽出された相関ルールを表す。なお、図形が重なる場合は、適当な位置にずらしている。有毒キノコから抽出された相関ルールを表す△の図形は右上方向に、食用キノコから抽出された相関ルールを表す○の図形は左下方向に表示されている。この図より次のことが分かる。
【００２７】
(1) 「傷がなしならば色が黄褐色」、「色が黄褐色ならば襞の間隔が狭い」は有毒キノコに特徴的な相関ルールであり、「襞の間隔が広いならば傷がある」、「香りが無臭ならば襞の間隔が広い」は食用キノコに特徴的な相関ルールである。
【００２８】
(2) 有毒キノコから抽出される相関ルールと、食用キノコから抽出される相関ルールには、明確な違いがある。
【００２９】
(3) 「色が黄褐色」、「傷がなし」等は有毒キノコにみられる特徴であり、「襞の間隔が広い」、「香りが無臭」等は食用キノコにみられる特徴である。
【００３０】
(4) 「襞のつき方がフリーならば襞の間隔はぎっしり詰まっている」は、有毒キノコおよび食用キノコの両方にみられる特徴である。
【００３１】
このように、数量化２類を用いて、相関ルールのアイテムにスコアを付与し、これをｘ，ｙ座標値としてルールを表示することにより、有毒キノコと食用キノコのそれぞれの特徴的な相関ルールを容易に見つけることができる。
【００３２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、相関ルールの元になったデータ群の相違を顕著に表すように、各相関ルールをｘｙ座標上に表示することができる。これにより、データ群によって抽出される相関ルールに相違がある場合には、異なるデータ群から抽出された相関ルールが互いに離れた場所に表示される。さらに、例えば図３に示すグループ♯１において、ｘｙ座標軸の原点から最も離れた相関ルールは、そのデータ群に特徴的な注目するべき相関ルールであることがわかる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の相関ルール比較方法および相関ルール比較プログラムの処理手順を示す図。
【図２】  本発明による相関ルールの表示例を示す図。
【図３】  本発明によるキノコのデータの相関ルールの表示例を示す図。
【符号の説明】
１１  元データ
１２  データ分離部
１３  データ群
１４  相関ルール抽出部
１５  スコア付与部
１６  相関ルール表示部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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