アプリオリアルゴリズムを用いた指定精度を保証するマトリックスクラスタリング手法

• 小林 学

  湘南工科大学

• 松嶋 敏泰

  早稲田大学

• 平澤 茂一

  早稲田大学

書誌事項

タイトル別名

• Matrix Clustering Method Achieving Specific Accuracy by Modified Apriori Algorithm

抄録

マトリックスクラスタリングとは与えられた疎行列に対し，指定された面積以上で，指定された密度（部分行列における1の要素の比率）以上の密な部分行列を抽出することと定義される．この手法はCRM向けのデータマイニング手法として提案されたものであり，より関連の深い商品と顧客をクラスタリングすることを可能としている．本稿ではアプリオリアルゴリズムを拡張し，ある特定の条件を満たす部分行列全てを抽出するマトリックスクラスタリングアルゴリズムを提案する．これにより，顧客の購買情報をきめ細かく分析することが可能となる．

収録刊行物

• 経営情報学会　全国研究発表大会要旨集

  経営情報学会　全国研究発表大会要旨集 2005s (0), 4-4, 2005

  一般社団法人 経営情報学会

キーワード

• データマイニング
• アプリオリアルゴリズム
• マトリックスクラスタリング

詳細情報

• CRID: 1390282680685259264
• NII論文ID: 130005049097
• DOI: 10.11497/jasmin.2005s.0.4.0
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可