制約ベースのアソシエーションマイニングとは？仕組みと制約の種類を解説

データマイニングでは、与えられたデータセットから数千件ものルールが抽出されることがあります。しかし、その大半はユーザーにとって無関係であるか、退屈なものでしかありません。どのような「方向性」でマイニングを行えば興味深いパターンに行き着くのか、また、どのような「形式」のパターンやルールを発見したいのか――これらを最もよく理解しているのは、実はユーザー自身です。

制約ベースマイニングの基本的な考え方

そこで有効なヒューリスティックとなるのが、ユーザーの直感や期待を「制約」として定義し、それによって探索空間を絞り込むというアプローチです。この戦略は制約ベースマイニングと呼ばれます。

制約ベースのアルゴリズムでは、頻出項目集合の生成ステップにおいて制約を利用して探索領域を縮小します（アソシエーションルールの生成ステップ自体は、網羅的なアルゴリズムの場合と同じです）。

制約による探索空間の大幅な削減

最も一般的な制約は最小サポート閾値です。さらに、単調性などの適切な特性を持つ制約であれば、それをマイニング段階に組み込むことで、探索空間の格子内に「境界」を定義でき、境界以降の探索が不要になります。その結果、探索空間を劇的に削減できるのです。

制約の重要性は明快です。ユーザーにとって魅力的なアソシエーションルールのみを生成できる点にあります。手法自体は非常にシンプルであり、制約を満たすルールだけが残るため、扱うべきルール空間も大きく縮小されます。

制約ベースクラスタリングへの応用

同様の考え方はクラスタリングにも応用されています。制約ベースクラスタリングは、ユーザーが定義した選好や制約を満たすクラスタを発見する手法です。制約の特性に応じて、複数の異なるアプローチを使い分けることができます。

制約ベースマイニングにおける主な制約の種類

ナレッジタイプ制約

マイニング対象となる知識の種類を定義します。例えば、アソシエーションや相関などが該当します。

データ制約

タスクに関連するデータセットの範囲を定義します。

ディメンション／レベル制約

マイニングに使用するデータの次元（属性）や、コンセプト階層のどのレベルを利用するかを指定します。

面白さ（インタレストネス）制約

サポート度、信頼度、相関といった、ルールの興味深さを測る数値指標に対して閾値を設定します。

ルール制約

マイニングするルールの形式を定義します。メタルール（ルールテンプレート）として、あるいはルールの前件・後件に含められる述語数の上限・下限、または属性・属性値・集計値の間の関係として指定できます。

宣言型クエリ言語とクエリ最適化

これらの制約は、高水準の宣言型データマイニングクエリ言語とユーザーインターフェースを通じて記述できます。この形態の制約ベースマイニングにより、ユーザーは自分が発見したいルールを明示的に定義でき、データマイニングプロセスの効率化が実現します。

さらに、高度なマイニングクエリオプティマイザーを併用すれば、ユーザーが定義した制約を活かして処理を最適化し、マイニングプロセスを一層効果的にできます。制約ベースマイニングは、対話型の探索的マイニングと分析を大きく促進するのです。