知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特許7265204パターン探索プログラム、パターン探索装置及びパターン探索方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-04-18
(45)【発行日】2023-04-26
(54)【発明の名称】パターン探索プログラム、パターン探索装置及びパターン探索方法
(51)【国際特許分類】
G06F 16/90 20190101AFI20230419BHJP
【ＦＩ】
G06F16/90
【請求項の数】
12
(21)【出願番号】P 2021550757
(86)(22)【出願日】2019-09-30
(86)【国際出願番号】 JP2019038528
(87)【国際公開番号】W WO2021064798
(87)【国際公開日】2021-04-08
【審査請求日】2021-10-22
(73)【特許権者】
【識別番号】000005223
【氏名又は名称】富士通株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100094525
【弁理士】
【氏名又は名称】土井 健二
(74)【代理人】
【識別番号】100094514
【弁理士】
【氏名又は名称】林 恒徳
(72)【発明者】
【氏名】岩下 洋哲
【審査官】早川 学
(56)【参考文献】
【文献】BAILEY, James et al.，Fast Algorithms for Mining Emerging Patterns，PKDD 2002:Principles of Data Mining and Knowledge Discovery [online]，Springer, Berlin, Heidelberg，2002年09月18日，pp.39-50，[retrieved on 2019.10.29], Internet<URL:https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-45681-3_4>
【文献】羽室行信、外２名，統合化顕在パターン判別モデルによるＷｅｂアクセスログデータの分析，オペレーションズ・リサーチ，社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会，2008年02月01日，Ｖｏｌ．５３，Ｎｏ．２，ｐｐ．７５～８４
【文献】亀谷由隆、外１名，最小サポート上昇法に基づく上位ｋ関連パターン発見，人工知能学会研究会資料 [online]，社団法人人工知能学会，2011年12月14日，SIG-DOCMAS-B101-4，[検索日:2017.10.18], Internet<URL:https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=234&file_id=1&file_no=1>
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｆ １６／００－１６／９５８
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
Ｇ０６Ｆ １８／００－１８／４０
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
それぞれが１以上の属性を示す複数の属性パターンに含まれる各属性についての複数のサンプルのうち、負例の複数のサンプルにおける出現集合の包含関係に基づいて、前記複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定し、決定した前記優先順位に基づく探索順序に従って、前記複数の属性パターンのそれぞれがエマージングパターンであるか否かの判定を行う、
処理をコンピュータに実行させ、
前記判定を行う処理では、第１属性パターンの前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度が、前記第１属性パターンに含まれる属性のうちの前記優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する第２属性パターンの前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度以上である場合、前記第１属性パターンについての前記判定を行わない、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項2】
請求項１において、前記優先順位を決定する処理では、
前記包含関係を有する２つの属性ごとに、前記出現集合が小さい属性から前記出現集合が大きい属性に向かう有向辺をそれぞれ生成し、
生成した前記有向辺のそれぞれから有向非巡回グラフを生成し、
生成した前記有向非巡回グラフに基づいて、前記複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項3】
請求項２において、前記優先順位を決定する処理では、前記有向非巡回グラフを参照し、前記有向辺のそれぞれにおける出力元の属性が出力先の属性よりも前の順序になるように、前記複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項4】
請求項３において、前記判定を行う処理では、前記複数の属性パターンの探索順序を、各属性パターンに含まれる属性が前記優先順位に従った辞書式順序になるように決定する、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項5】
請求項４において、前記複数の属性パターンは、前記属性を含まない属性パターンを含み、
前記判定を行う処理では、前記属性を含まない属性パターンの探索順序が最も早くなるように、前記複数の属性パターンの探索順序を決定する、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項6】
請求項１において、前記優先順位を決定する処理では、前記負例の複数のサンプルにおける出現集合の包含関係として、前記複数の属性パターンに含まれる各属性についての前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度に基づいて、前記複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項7】
請求項６において、前記優先順位を決定する処理では、前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度がより小さい属性の優先順位がより高くなるように、前記複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項8】
請求項１において、前記判定を行う処理では、前記第１属性パターンの前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度が、前記第２属性パターンの前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度から減少しない場合、前記第１属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンについての前記判定を行わない、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項9】
請求項１において、前記判定を行う処理では、前記判定が行われるごとに、前記第１属性パターンを再決定する、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項10】
請求項９において、前記判定を行う処理では、
前記負例の複数のサンプルから、前記第２属性パターンの出現集合に対応する１以上のサンプルを特定し、
特定した前記１以上のサンプルごとに、前記複数の属性パターンに含まれる属性のうち、前記第２属性パターンに含まれる各属性よりも前記優先順位が低い１以上の属性を特定し、
特定した前記１以上の属性についての前記１以上のサンプルにおける出現集合の包含関係に基づいて、前記１以上の属性の優先順位を再決定し、
再決定した前記優先順位に基づく探索順序に従って、前記第１属性パターンの再決定を行う、
ことを特徴とするパターン探索プログラム。
【請求項11】
それぞれが１以上の属性を示す複数の属性パターンに含まれる各属性についての複数のサンプルのうち、負例の複数のサンプルにおける出現集合の包含関係に基づいて、前記複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する順位決定部と、決定した前記優先順位に基づく探索順序に従って、前記複数の属性パターンのそれぞれがエマージングパターンであるか否かの判定を行うパターン判定部と、を有し、
前記パターン判定部は、次に前記判定が行われる第１属性パターンの前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度が、前記第１属性パターンに含まれる属性のうちの前記優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する第２属性パターンの前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度以上である場合、前記第１属性パターンについての前記判定を行わない、
ことを特徴とするパターン探索装置。
【請求項12】
それぞれが１以上の属性を示す複数の属性パターンに含まれる各属性についての複数のサンプルのうち、負例の複数のサンプルにおける出現集合の包含関係に基づいて、前記複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定し、決定した前記優先順位に基づく探索順序に従って、前記複数の属性パターンのそれぞれがエマージングパターンであるか否かの判定を行う、
処理をコンピュータに実行させ、
前記判定を行う処理では、次に前記判定が行われる第１属性パターンの前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度が、前記第１属性パターンに含まれる属性のうちの前記優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する第２属性パターンの前記負例の複数のサンプルにおける出現頻度以上である場合、前記第１属性パターンについての前記判定を行わない、
ことを特徴とするパターン探索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、パターン探索プログラム、パターン探索装置及びパターン探索方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、収集されたデータを解析することによって新たな知見の発見を行うデータマイニングが盛んに行われている。このようなデータマイニングでは、例えば、それぞれ属性を有する複数のデータから所定の条件に合致するデータを抽出し、さらに、抽出したデータ間において共通している特徴的な傾向を特定することによって、新たな知見の発見を行う。
【0003】
具体的に、上記のようなデータマイニングでは、例えば、目標とする条件を満たすデータにおいて出現する頻度が高く、かつ、目標とする条件を満たさないデータにおいて出現する頻度が低い属性パターン（以下、エマージングパターンとも呼ぶ）の抽出を行うことによって、新たな知見の発見を行う（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0004】
【文献】A.M. Garcia-Vico et al., “An overview of emerging pattern mining in supervised descriptive rule discovery: taxonomy, empirical study, trends, and prospects”, WIREs Data Mining and Knowledge Discovery 2018, 8:e1231. doi: 10.1002/widm.1231
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
ここで、上記のようなデータマイニングでは、解析結果の用途等によって、データの収集から解析までの時間に制約が設けられる場合がある。また、データマイニングにおいて解析が行われるデータ量は、年々増加する傾向にある。そのため、上記のようなデータマイニングの実施は、可能な限り効率的に行われる必要がある。
【0006】
しかしながら、データマイニングにおいて行われるエマージングパターンの抽出は、一般的に、計算処理のコストが高い処理であり、データの収集から解析までに長時間を要する場合がある。そのため、データ解析を行う企業や研究機関等では、エマージングパターンの抽出に要する計算処理コストの削減が求められている。
【0007】
そこで、一つの側面では、本発明は、エマージングパターンの抽出に要する計算処理コストを削減することを可能とするパターン探索プログラム、パターン探索装置及びパターン探索方法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】
実施の形態の一態様では、それぞれが１以上の属性を示す複数の属性パターンに含まれる各属性についての複数のサンプルにおける出現集合の包含関係に基づいて、前記複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定し、決定した前記優先順位に基づく探索順序に従って、前記複数の属性パターンのそれぞれがエマージングパターンであるか否かの判定を行う、処理をコンピュータに実行させ、前記判定を行う処理では、第１属性パターンの前記複数のサンプルにおける出現頻度が、前記第１属性パターンに含まれる属性のうちの前記優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する第２属性パターンの前記複数のサンプルにおける出現頻度以上である場合、前記第１属性パターンについての前記判定を行わない。
【発明の効果】
【0009】
一つの側面によれば、エマージングパターンの抽出に要する計算処理コストを削減することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【発明を実施するための形態】
【0011】
［情報処理システムの構成］
初めに、情報処理システム１０の構成について説明を行う。図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。
初めに、情報処理システム１０の構成について説明を行う。図１は、情報処理システム１０の構成について説明する図である。
【0012】
図１に示すように、情報処理システム１０は、例えば、情報処理装置１と、操作端末２とを含む。情報処理装置１は、インターネット網等のネットワークＮＷを介して操作端末２と接続している。
【0013】
図１に示す例において、情報処理装置１は、例えば、操作端末２を介して入力された複数のデータ（以下、複数のサンプルとも呼ぶ）に含まれる属性パターンのそれぞれが、エマージングパターンであるか否かについての判定を行う。
【0014】
具体的に、本実施の形態における情報処理装置１は、それぞれが１以上の属性を示す複数の属性パターンに含まれる各属性についての複数のサンプルにおける出現集合の包含関係に基づいて、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する。そして、情報処理装置１は、決定した優先順位に基づく探索順序に従って、複数の属性パターンのそれぞれがエマージングパターンであるか否かの判定を行う。なお、本実施の形態におけるエマージングパターンは、目標とする条件を満たすデータにおいて出現する頻度が高く、かつ、目標とする条件を満たさないデータにおいて出現する頻度が低い属性パターンを意味している。
【0015】
ここで、情報処理装置１は、各属性パターンがエマージングパターンであるか否かの判定（以下、単に判定とも呼ぶ）を行うごとに、属性パターン（以下、第１属性パターンとも呼ぶ）の複数のサンプルにおける出現頻度が、第１属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターン（以下、第２属性パターンとも呼ぶ）の複数のサンプルにおける出現頻度以上であるか否かを判定する。そして、情報処理装置１は、第１属性パターンに対応する出現頻度が第２属性パターンに対応する出現頻度以上であると判定した場合、第１属性パターンについての判定を行わない。
【0016】
すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、第１属性パターンの出現頻度が第２属性パターンの出現頻度から減少していない場合、第１属性パターンが、他のエマージングパターンを含まないエマージングパターン（以下、極小なエマージングパターンとも呼ぶ）ではないと判定する。そのため、情報処理装置１は、極小なエマージングパターンの抽出を行うことが処理の目的である場合、第１属性パターンの出現頻度が第２属性パターンの出現頻度から減少していないことの検知に応じて、第１属性パターンについての判定の実施を省略する。
【0017】
さらに、本実施の形態における情報処理装置１は、上記のように判定の実施を省略できる第１属性パターンを多く作り出すために、複数の属性パターンに含まれる各属性の並び替え（各属性の優先順位の決定）を予め行う。
【0018】
これにより、情報処理装置１は、エマージングパターンの抽出に要する計算処理コストを削減することが可能になる。具体的に、情報処理装置１は、極小なエマージングパターンの抽出に要する計算処理コストを削減することが可能になる。
【0019】
［情報処理システムのハードウエア構成］
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明する。図２は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明する。図２は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。
【0020】
情報処理装置１は、図２に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、通信装置１０３と、記憶媒体１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。
【0021】
記憶媒体１０４は、例えば、エマージングパターンを探索する処理（以下、パターン探索処理とも呼ぶ）を行うためのプログラム１１０を記憶するプログラム格納領域（図示しない）を有する。また、記憶媒体１０４は、例えば、パターン探索処理を行う際に用いられる情報を記憶する記憶部１３０（以下、情報格納領域１３０とも呼ぶ）を有する。なお、記憶媒体２０４は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）であってよい。
【0022】
ＣＰＵ１０１は、記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０を実行してパターン探索処理を行う。
【0023】
また、通信装置１０３は、例えば、ネットワークＮＷと通信を行う。
【0024】
［情報処理システムの機能］
次に、情報処理システム１０の機能について説明を行う。図３は、情報処理装置１の機能のブロック図である。
次に、情報処理システム１０の機能について説明を行う。図３は、情報処理装置１の機能のブロック図である。
【0025】
情報処理装置１は、図３に示すように、例えば、ＣＰＵ１０１やメモリ１０２等のハードウエアとプログラム１１０とが有機的に協働することにより、情報管理部１１１と、情報受信部１１２と、順位決定部１１３と、パターン判定部１１４と、情報送信部１１５とを含む各種機能を実現する。
【0026】
また、情報処理装置１は、図３に示すように、例えば、複数のサンプルを含むデータセットＤと、グラフ情報１３１と、順位情報１３２と、パターン情報１３３とを情報格納領域１３０に記憶する。
【0027】
情報管理部１１１は、例えば、操作端末２を介して入力されたデータセットＤを情報格納領域１３０に記憶する。
【0028】
情報受信部１１２は、例えば、エマージングパターンの探索を開始する旨の指示（以下、探索指示とも呼ぶ）を受信する。具体的に、情報受信部１１２は、例えば、操作端末２を介して入力された探索指示を受信する。
【0029】
順位決定部１１３は、複数の属性パターンに含まれる各属性についての複数のサンプルにおける出現集合の包含関係に基づいて、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する。そして、情報管理部１１１は、例えば、順位決定部１１３が決定した各属性の優先順位を示す順位情報１３２を情報格納領域１３０に記憶する。
【0030】
パターン判定部１１４は、順位決定部１１３が決定した優先順位に基づく探索順序に従って、複数の属性パターンのそれぞれがエマージングパターンであるか否かの判定を行う。この場合、パターン判定部１１４は、第１属性パターンの複数のサンプルにおける出現頻度が、第２属性パターンの複数のサンプルにおける出現頻度から減少しているか否かを判定する。そして、第１属性パターンに対応する出現頻度が第２属性パターンに対応する出現頻度から減少しないと判定した場合、パターン判定部１１４は、第１属性パターンについての判定を行わない。
【0031】
その後、パターン判定部１１４は、例えば、エマージングパターンであると判定した属性パターンのうち、極小なエマージングパターンを特定する。そして、情報管理部１１１は、例えば、パターン判定部１１４が極小なエマージングパターンであると判定した属性パターンを示すパターン情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する。
【0032】
情報送信部１１５は、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたパターン情報１３３を操作端末２に送信する。グラフ情報１３１の具体例については後述する。
【0033】
［第１の実施の形態］
次に、第１の実施の形態について説明する。図４から図１２は、第１の実施の形態におけるパターン探索処理を説明するフローチャート図である。また、図１３から図２４は、第１の実施の形態におけるパターン探索処理の詳細を説明する図である。
次に、第１の実施の形態について説明する。図４から図１２は、第１の実施の形態におけるパターン探索処理を説明するフローチャート図である。また、図１３から図２４は、第１の実施の形態におけるパターン探索処理の詳細を説明する図である。
【0034】
[データセットの具体例]
初めに、第１の実施の形態におけるデータセットＤの具体例について説明を行う。図１３は、データセットＤの具体例について説明する図である。具体的に、図１３（Ａ）は、データセットＤのうち、正例のサンプル（目標とする条件を満たすサンプル）を含むデータセットＤＰの具体例について説明する図である。また、図１３（Ｂ）は、データセットＤのうち、負例のサンプル（目標とする条件を満たさないサンプル）を含むデータセットＤＮの具体例について説明する図である。
初めに、第１の実施の形態におけるデータセットＤの具体例について説明を行う。図１３は、データセットＤの具体例について説明する図である。具体的に、図１３（Ａ）は、データセットＤのうち、正例のサンプル（目標とする条件を満たすサンプル）を含むデータセットＤＰの具体例について説明する図である。また、図１３（Ｂ）は、データセットＤのうち、負例のサンプル（目標とする条件を満たさないサンプル）を含むデータセットＤＮの具体例について説明する図である。
【0035】
図１３に示すデータセットＤは、データセットＤに含まれる各サンプルの識別情報が設定される「ＩＤ」と、各サンプルに含まれる属性が設定される「属性」とを項目として有する。
【0036】
具体的に、図１３（Ａ）に示すデータセットＤＰにおいて、「ＩＤ」が「１」であるサンプルの「属性」には、「既婚」が設定されている。また、「ＩＤ」が「２」であるサンプルの「属性」には、「男性」及び「既婚」が設定されており、「ＩＤ」が「３」であるサンプルの「属性」には、「男性」、「３０代」及び「既婚」が設定されている。
【0037】
一方、図１３（Ｂ）に示すデータセットＤＮにおいて、「ＩＤ」が「４」であるサンプルの「属性」には、属性が設定されていないことを示す「なし」が設定されている。また、「ＩＤ」が「５」であるサンプルの「属性」には、「男性」及び「既婚」が設定されており、「ＩＤ」が「６」であるサンプルの「属性」には、「男性」及び「３０代」が設定されている。
【0038】
[属性パターンの出現集合及び出現頻度の具体例]
次に、データセットＤにおける属性パターンの出現集合及び出現頻度の具体例について説明を行う。図１４は、データセットＤにおける属性パターンの出現集合及び出現頻度を含むテーブルの具体例を説明する図である。
次に、データセットＤにおける属性パターンの出現集合及び出現頻度の具体例について説明を行う。図１４は、データセットＤにおける属性パターンの出現集合及び出現頻度を含むテーブルの具体例を説明する図である。
【0039】
図１４に示すテーブルは、各属性パターンの識別情報が設定される「属性パターン」を項目として有する。また、図１４に示すテーブルは、データセットＤＰに含まれるサンプルのうち、「属性パターン」に設定された属性のそれぞれを含むサンプルの「ＩＤ」が設定される「出現集合（ＤＰ）」と、「出現集合（ＤＰ）」に設定された属性の数が設定される「出現頻度（ＤＰ）」とを項目として有する。さらに、図１４に示すテーブルは、データセットＤＮに含まれるサンプルのうち、「属性パターン」に設定された属性のそれぞれを含むサンプルの「ＩＤ」が設定される「出現集合（ＤＮ）」と、「出現集合（ＤＮ）」に設定された属性の数が設定される「出現頻度（ＤＮ）」とを項目として有する。なお、「属性パターン」に「なし」が設定されているサンプル（１行目のサンプル）は、属性が含まれない属性パターンに対応するサンプルである。
【0040】
具体的に、図１４に示すテーブルにおいて、例えば、「属性パターン」が「なし」であるサンプル（１行目のサンプル）には、「出現集合（ＤＰ）」として「１」、「２」及び「３」が設定され、「出現頻度（ＤＰ）」として「３」が設定され、「出現集合（ＤＮ）」として「４」、「５」及び「６」が設定され、「出現頻度（ＤＮ）」として「３」が設定されている。
【0041】
また、図１４に示すテーブルにおいて、例えば、「属性パターン」が「男性」であるサンプル（２行目のサンプル）には、「出現集合（ＤＰ）」として「２」及び「３」が設定され、「出現頻度（ＤＰ）」として「２」が設定され、「出現集合（ＤＮ）」として「５」及び「６」が設定され、「出現頻度（ＤＮ）」として「２」が設定されている。図１４に含まれる他のデータについての説明は省略する。
【0042】
なお、データセットＤに含まれる各サンプルのうち、属性パターンｘを持つサンプルの出現集合Ｏｃｃ（ｘ，Ｄ）は、以下の式（１）によって算出される。
【0043】
【数1】
【0044】
また、データセットＤに含まれる各サンプルにおける属性パターンｘの出現頻度ｆｒｑ（ｘ，Ｄ）は、以下の式（２）によって算出される。
【0045】
【数2】
【0046】
［順位決定処理（１）］
次に、パターン探索処理のうち、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する処理（以下、順位決定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図４は、順位決定処理を説明するフローチャート図である。
次に、パターン探索処理のうち、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する処理（以下、順位決定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図４は、順位決定処理を説明するフローチャート図である。
【0047】
情報処理装置１の情報受信部１１２は、図４に示すように、例えば、操作端末２を介して入力された探索指示を受信するまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。
【0048】
そして、探索指示を受信した場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、情報処理装置１の順位決定部１１３は、複数のサンプルにおける負例の出現集合が包含関係を有する２つの属性ごとに、出現集合が小さい属性から出現集合が大きい属性に向かう有向辺をそれぞれ生成する（Ｓ１２）。
【0049】
続いて、順位決定部１１３は、Ｓ１２の処理で生成した有向辺のそれぞれから有向非巡回グラフを生成する（Ｓ１３）。その後、情報処理装置１の情報管理部１１１は、例えば、順位決定部１１３が生成した有向非巡回グラフを示す情報であるグラフ情報１３１を生成して情報格納領域１３０に記憶する。以下、Ｓ１２及びＳ１３の処理の具体例について説明を行う。
【0050】
［Ｓ１２及びＳ１３の処理の具体例］
図１５は、Ｓ１２及びＳ１３の処理の具体例を説明する図である。
図１５は、Ｓ１２及びＳ１３の処理の具体例を説明する図である。
【0051】
図１４で説明したテーブルにおいて、「属性パターン」に設定された属性パターンのそれぞれに含まれる属性は、「男性」、「３０代」及び「既婚」である。そして、図１４で説明したテーブルにおいて、「属性パターン」が「男性」であるサンプル（２行目のサンプル）の「出現集合（ＤＮ）」には、「５」及び「６」が設定されており、「属性パターン」が「３０代」であるサンプル（３行目のサンプル）の「出現集合（ＤＮ）」には、「６」が設定されており、「属性パターン」が「既婚」であるサンプル（４行目のサンプル）の「出現集合（ＤＮ）」には、「５」が設定されている。
【0052】
すなわち、図１４で説明したテーブルは、「３０代」に対応する負例の出現集合である「６」が、「男性」に対応する負例の出現集合である「５」及び「６」に含まれていることを示している。また、図１４で説明したテーブルは、「既婚」に対応する負例の出現集合である「５」が、「男性」に対応する負例の出現集合である「５」及び「６」に含まれていることを示している。
【0053】
そのため、順位決定部１１３は、Ｓ１２の処理において、「３０代」に対応する頂点を出力元とし、「男性」に対応する頂点を出力先とする有向辺ＳＤ１を生成する。また、順位決定部１１３は、Ｓ１２の処理において、「既婚」に対応する頂点を出力元とし、「男性」に対応する頂点を出力先とする有向辺ＳＤ２を生成する。
【0054】
そして、順位決定部１１３は、Ｓ１３の処理において、図１５（Ａ）に示すように、生成した有向辺ＳＤ１及び有向辺ＳＤ２を用いて各属性である「男性」、「３０代」及び「既婚」を結び付けることによって、有向非巡回グラフＧＲ１を生成する。
【0055】
図４に戻り、順位決定部１１３は、Ｓ１３の処理で生成した有向非巡回グラフ（情報格納領域１３０に記憶されたグラフ情報１３１）を参照し、有向辺のそれぞれにおける出力元の属性が出力先の属性よりも高い順位になるように、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する（Ｓ１４）。そして、情報管理部１１１は、例えば、Ｓ１４の処理で決定した優先順位を示す順位情報１３２を情報格納領域１３０に記憶する。
【0056】
具体的に、順位決定部１１３は、例えば、図１５（Ｂ）に示すように、出力元の頂点のそれぞれが出力先の頂点よりも前になるように順位付けを行うことにより、各属性の順位を「３０代」、「既婚」及び「男性」の順に決定する。
【0057】
【0058】
情報受信部１１２は、図５に示すように、例えば、操作端末２を介して入力された探索指示を受信するまで待機する（Ｓ２１のＮＯ）。
【0059】
そして、探索指示を受信した場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、順位決定部１１３は、複数のサンプルにおける負例の出現頻度が小さい属性の優先順位がより高くなるように、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する（Ｓ２２）。そして、情報管理部１１１は、例えば、Ｓ２２の処理で決定した優先順位を示す順位情報１３２を情報格納領域１３０に記憶する。
【0060】
すなわち、例えば、複数の属性パターンに含まれる属性において、ある属性の負例の出現集合が他の属性の負例の出現集合を包含している場合、そのある属性の出現頻度は、他の属性の出現頻度よりも大きいと判断できる。そのため、順位決定部１１３は、各属性の出現頻度の大小関係に基づくことによっても、各属性の属性順位の決定を行うことが可能である。以下、Ｓ２２の処理の具体例について説明を行う。
【0061】
［Ｓ２２の処理の具体例］
図１４で説明したテーブルにおいて、「属性パターン」に設定された属性パターンのそれぞれに含まれる属性は、「男性」、「３０代」及び「既婚」である。そして、図１４で説明したテーブルにおいて、「属性パターン」が「男性」であるサンプル（２行目のサンプル）の「出現頻度（ＤＮ）」には、「２」が設定されており、「属性パターン」が「３０代」であるサンプル（３行目のサンプル）の「出現頻度（ＤＮ）」には、「１」が設定されており、「属性パターン」が「既婚」であるデータ（４行目のデータ）の「出現頻度（ＤＮ）」には、「１」が設定されている。
図１４で説明したテーブルにおいて、「属性パターン」に設定された属性パターンのそれぞれに含まれる属性は、「男性」、「３０代」及び「既婚」である。そして、図１４で説明したテーブルにおいて、「属性パターン」が「男性」であるサンプル（２行目のサンプル）の「出現頻度（ＤＮ）」には、「２」が設定されており、「属性パターン」が「３０代」であるサンプル（３行目のサンプル）の「出現頻度（ＤＮ）」には、「１」が設定されており、「属性パターン」が「既婚」であるデータ（４行目のデータ）の「出現頻度（ＤＮ）」には、「１」が設定されている。
【0062】
すなわち、図１４で説明したテーブルは、「３０代」に対応する負例の出現頻度である「１」が、「男性」に対応する負例の出現頻度である「２」よりも小さいことを示している。また、図１４で説明したテーブルは、「既婚」に対応する負例の出現頻度である「１」が、「男性」に対応する負例の出現頻度である「２」よりも小さいことを示している。
【0063】
そのため、順位決定部１１３は、Ｓ２２の処理において、例えば、各属性の順位を「３０代」、「既婚」及び「男性」の順に決定する。
【0064】
［パターン判定処理（１）］
次に、パターン探索処理のうち、複数の属性パターンがエマージングパターンであるか否かを判定する処理（以下、パターン判定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図６から図８は、パターン判定処理を説明するフローチャート図である。
次に、パターン探索処理のうち、複数の属性パターンがエマージングパターンであるか否かを判定する処理（以下、パターン判定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図６から図８は、パターン判定処理を説明するフローチャート図である。
【0065】
情報処理装置１のパターン判定部１１４は、図６に示すように、例えば、パターン判定タイミングになるまで待機する（Ｓ３１のＮＯ）。パターン判定タイミングは、例えば、順位決定処理が終了した後のタイミングであってよい。また、パターン判定タイミングは、例えば、操作端末２を介してパターン判定処理を開始する旨の指示が入力されたタイミングであってよい。
【0066】
そして、パターン判定タイミングになった場合（Ｓ３１のＹＥＳ）、パターン判定部１１４は、Ｓ１４の処理またはＳ２２の処理で決定した各属性の優先順位に従って、複数の属性パターンのうち、先頭の探索順序に対応する属性パターンを特定する（Ｓ３２）。
【0067】
具体的に、パターン判定部１１４は、例えば、複数の属性パターンの探索順序を、各属性パターンに含まれる属性がＳ１４等の処理で決定した優先順位に従った辞書式順序になるように決定した場合に、先頭の探索順序に対応付けられる属性パターンの特定を行う。
【0068】
なお、属性が含まれない属性パターンが複数の属性パターンに含まれる場合、パターン判定部１１４は、先頭の探索順序に対応付けられる属性パターンとして、属性が含まれない属性パターンの特定を行う。
【0069】
具体的に、図１４で説明したテーブルにおいて、「属性パターン」に設定されたデータには、「なし」、「男性」、「３０代」、「既婚」、「男性，３０代」、「男性，既婚」、「３０代，既婚」及び「男性，３０代，既婚」が含まれている。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ３２の処理において、「なし」を先頭の探索順序に対応する属性パターンとして決定する。
【0070】
続いて、パターン判定部１１４は、Ｓ３２の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであるか否かについて判定を行う（Ｓ３３）。
【0071】
その結果、Ｓ３２の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであると判定した場合（Ｓ３４のＹＥＳ）、情報管理部１１１は、図７に示すように、Ｓ３２の処理で特定した属性パターンを示すパターン情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ４１）。
【0072】
その後、パターン判定部１１４は、Ｓ３２の処理、Ｓ４４の処理またはＳ５２の処理において全ての属性パターンが特定済であるか否かを判定する（Ｓ４２）。パターン判定部１１４は、Ｓ３４の処理において、Ｓ３２の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンでないと判定した場合についても同様に（Ｓ３４のＮＯ）、Ｓ４２の処理を行う。
【0073】
その結果、Ｓ３２の処理、Ｓ４４の処理またはＳ５２の処理で全ての属性パターンが特定済でないと判定した場合（Ｓ４２のＮＯ）、パターン判定部１１４は、Ｓ１４の処理またはＳ２２の処理で決定した各属性の優先順位に従って、Ｓ３２の処理、Ｓ４４の処理またはＳ５２の処理でまだ特定されていない属性パターンのうち、次の探索順序に対応する属性パターンを特定する（Ｓ４４）。
【0074】
具体的に、図１４で説明したテーブルにおいて、「属性パターン」に設定されたデータには、「なし」、「男性」、「３０代」、「既婚」、「男性，３０代」、「男性，既婚」、「３０代，既婚」及び「男性，３０代，既婚」が含まれている。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ１４の処理等で決定した各属性の順位が「３０代」、「既婚」及び「男性」の順であった場合、１回目のＳ４４の処理において、「３０代」を次の探索順序に対応する属性パターンとして決定する。
【0075】
そして、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンの負例の出現頻度が、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンの出現頻度から減少しているか否かを判定する（Ｓ４５）。
【0076】
具体的に、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンが「３０代」であった場合、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンは、「なし」である。そのため、パターン判定部１１４は、この場合、「３０代」に対応する負例の出現頻度が「なし」に対応する負例の出現頻度から減少しているか否かについての判定を行う。
【0077】
その結果、図８に示すように、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンの負例の出現頻度が、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンの出現頻度から減少していないと判定した場合（Ｓ５１のＮＯ）、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンのそれぞれを、Ｓ５３の処理を行わない属性パターンとして特定する（Ｓ５２）。
【0078】
すなわち、情報処理装置１は、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンの負例の出現頻度が、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンの出現頻度から減少していないと判定した場合、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンに、極小なエマージングパターンが含まれないものと判定することが可能である。そのため、情報処理装置１は、例えば、上記のように出現頻度が減少していないことを検知した場合、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンについての判定の実施と、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンについての判定の実施とを省略することを決定する。
【0079】
これにより、情報処理装置１は、極小なエマージングパターンの抽出に要する計算処理コストを削減することが可能になる。
【0080】
一方、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンの出現頻度が、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンの出現頻度から減少していると判定した場合（Ｓ５１のＹＥＳ）、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであるか否かについて判定を行う（Ｓ５３）。
【0081】
そして、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであると判定した場合（Ｓ５４のＹＥＳ）、情報管理部１１１は、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンを示すパターン情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ５５）。その後、パターン判定部１１４は、Ｓ５２以降の処理を行う。
【0082】
すなわち、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンである場合、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンは、極小なエマージングパターンにならないと判断できる。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであると判定した場合、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンについての判定の実施を省略する。
【0083】
そして、Ｓ５２の処理の後、または、Ｓ４４の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンでないと判定した場合（Ｓ５４のＮＯ）、パターン判定部１１４は、Ｓ４２以降の処理を行う。
【0084】
その後、Ｓ４２の処理において、Ｓ３３の処理、Ｓ４４の処理またはＳ５２の処理で全ての属性パターンが特定済であると判定した場合（Ｓ４２のＹＥＳ）、情報処理装置１の情報送信部１１５は、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたパターン情報１３３のうち、極小なエマージングパターンを示す情報を操作端末２に送信する（Ｓ４３）。
【0085】
具体的に、パターン判定部１１４は、この場合、情報格納領域１３０に記憶されたパターン情報１３３が示す属性パターンから、極小なエマージングパターンを特定する。そして、情報送信部１１５は、パターン判定部１１４が特定した極小なエマージングパターンを示す情報の送信を行う。以下、図６から図８で説明したパターン判定処理の具体例について説明を行う。
【0086】
【0087】
図１６及び図１７に示す例は、各属性パターンを各ノードに対応付けた木構造である。そして、図１６及び図１７に示す例において、各ノードに対応付けられた左側の数字は、図１４で説明したデータのうち、各ノードに対応する属性パターンの正例の出現頻度を示しており、各ノードに対応付けられた右側の数字は、図１４で説明したデータのうち、各ノードに対応する属性パターンの負例の出現頻度を示している。なお、以下、各属性パターンの正例の出現頻度が１以上であって、かつ、各属性パターンの負例の出現頻度が０である場合に、各属性パターンがエマージングパターンであると判定されるものとして説明を行う。
【0088】
（属性を含まない属性パターンの探索）
初めに、パターン判定部１１４は、Ｓ３２の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、１番目の探索順序に対応する属性パターンである「なし」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「なし」を根ノードに対応付ける。
初めに、パターン判定部１１４は、Ｓ３２の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、１番目の探索順序に対応する属性パターンである「なし」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「なし」を根ノードに対応付ける。
【0089】
ここで、図１６に示す例において、属性パターンである「なし」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「３」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ３３の処理において、「なし」がエマージングパターンでないと判定する。
【0090】
（「３０代」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、２番目の探索順序に対応する属性パターンである「３０代」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「３０代」を根ノードの子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、２番目の探索順序に対応する属性パターンである「３０代」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「３０代」を根ノードの子ノードに対応付ける。
【0091】
ここで、図１６に示す例において、属性パターンである「３０代」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「なし」に対応するノードの負例の出現頻度である「３」から減少している。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「３０代」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行う。具体的に、図１６に示す例において、「３０代」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「１」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「３０代」がエマージングパターンでないと判定する。
【0092】
（「３０代」及び「既婚」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、３番目の探索順序に対応する属性パターンである「３０代，既婚」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「３０代，既婚」を「３０代」に対応する子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、３番目の探索順序に対応する属性パターンである「３０代，既婚」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「３０代，既婚」を「３０代」に対応する子ノードに対応付ける。
【0093】
ここで、図１６に示す例において、「３０代，既婚」に対応するノードの負例の出現頻度である「０」は、「３０代」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」から減少している。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「３０代，既婚」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行う。具体的に、図１６に示す例において、「３０代，既婚」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「１」及び「０」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「３０代，既婚」がエマージングパターンであると判定する。
【0094】
したがって、パターン判定部１１４は、Ｓ５２の処理において、「３０代，既婚」に対して新たな属性を追加した属性パターンについての判定を省略することを決定する。具体的に、パターン判定部１１４は、この場合、４番目の探索順序に対応する属性パターンである「３０代，既婚，男性」についての判定を省略する。
【0095】
（「３０代」及び「男性」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、５番目の探索順序に対応する属性パターンである「３０代，男性」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「３０代，男性」を「３０代」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、５番目の探索順序に対応する属性パターンである「３０代，男性」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「３０代，男性」を「３０代」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
【0096】
ここで、図１６に示す例において、「３０代，男性」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「３０代」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」から減少していない。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「３０代，男性」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行わない。
【0097】
（「既婚」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、６番目の探索順序に対応する属性パターンである「既婚」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「既婚」を根ノードの２番目の子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、６番目の探索順序に対応する属性パターンである「既婚」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「既婚」を根ノードの２番目の子ノードに対応付ける。
【0098】
ここで、図１６に示す例において、「既婚」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「なし」に対応するノードの負例の出現頻度である「３」から減少している。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「既婚」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行う。具体的に、図１６に示す例において、「既婚」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「３」及び「１」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「既婚」がエマージングパターンでないと判定する。
【0099】
（「既婚」及び「男性」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、７番目の探索順序に対応する属性パターンである「既婚，男性」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「既婚，男性」を「既婚」に対応する子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、７番目の探索順序に対応する属性パターンである「既婚，男性」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「既婚，男性」を「既婚」に対応する子ノードに対応付ける。
【0100】
ここで、図１６に示す例において、「既婚，男性」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「既婚」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」から減少していない。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「既婚，男性」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行わない。
【0101】
（「男性」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、８番目の探索順序に対応する属性パターンである「男性」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「男性」を根ノードの３番目の子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ４４の処理において、図１４で説明したテーブルに含まれる属性パターンのうち、８番目の探索順序に対応する属性パターンである「男性」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図１６に示すように、例えば、特定した「男性」を根ノードの３番目の子ノードに対応付ける。
【0102】
ここで、図１６に示す例において、「男性」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」は、「なし」に対応するノードの負例の出現頻度である「３」から減少している。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「男性」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行う。具体的に、図１６に示す例において、「男性」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「２」及び「２」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ５３の処理において、「男性」がエマージングパターンでないと判定する。
【0103】
すなわち、パターン判定部１１４は、図１７に示すように、エマージングパターンである属性パターン（「○」に対応する属性パターン）に他の属性を追加した他の属性パターンについての判定の実施を省略する。また、パターン判定部１１４は、図１７に示すように、極小なエマージンパターンである可能性がないと判断できる属性パターン（「×」に対応する属性パターン）についての判定の実施を省略する。
【0104】
これにより、パターン判定部１１４は、各属性パターンがエマージングパターンであるか否かについての判定が行われる回数を抑制しながら、極小なエマージングパターンである可能性があるエマージングパターンの抽出を行うことが可能になる。
【0105】
［パターン判定処理（２）］
次に、図６から図８で説明したパターン判定処理と異なる内容のパターン判定処理（以下、他のパターン判定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図９から図１２は、他のパターン判定処理を説明するフローチャート図である。
次に、図６から図８で説明したパターン判定処理と異なる内容のパターン判定処理（以下、他のパターン判定処理とも呼ぶ）について説明を行う。図９から図１２は、他のパターン判定処理を説明するフローチャート図である。
【0106】
パターン判定部１１４は、図９に示すように、例えば、パターン判定タイミングになるまで待機する（Ｓ６１のＮＯ）。
【0107】
そして、パターン判定タイミングになった場合（Ｓ６１のＹＥＳ）、パターン判定部１１４は、Ｓ１４の処理またはＳ２２の処理で決定した各属性の優先順位に従って、複数の属性パターンのうち、先頭の探索順序に対応する属性パターンを特定する（Ｓ６２）。
【0108】
具体的に、パターン判定部１１４は、例えば、複数の属性パターンの探索順序を、各属性パターンに含まれる属性がＳ１４等の処理で決定した優先順位に従った辞書式順序になるように決定した場合に、先頭の探索順序に対応付けられる属性パターンの特定を行う。
【0109】
続いて、パターン判定部１１４は、Ｓ６２の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであるか否かについて判定を行う（Ｓ６３）。
【0110】
その結果、Ｓ６２の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであると判定した場合（Ｓ６４のＹＥＳ）、情報管理部１１１は、図１０に示すように、Ｓ６２の処理で特定した属性パターンを示すパターン情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ７１）。
【0111】
その後、パターン判定部１１４は、Ｓ６２の処理、Ｓ７５の処理またはＳ８２の処理において全ての属性パターンが特定済であるか否かを判定する（Ｓ７２）。パターン判定部１１４は、Ｓ６４の処理において、Ｓ６２の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンでないと判定した場合についても同様に（Ｓ６４のＮＯ）、Ｓ７２の処理を行う。
【0112】
その結果、Ｓ６２の処理、Ｓ７５の処理またはＳ８２の処理で全ての属性パターンが特定済でないと判定した場合（Ｓ７２のＮＯ）、パターン判定部１１４は、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を再決定する処理（以下、再決定処理とも呼ぶ）を行う（Ｓ７４）。
【0113】
【0114】
これにより、情報処理装置１は、各属性パターンがエマージングパターンであるか否かの判定の実施を省略できる状況をより多く作り出すことが可能になる。以下、再決定処理について説明を行う。
【0115】
［再決定処理］
図１２は、再決定処理を説明するフローチャート図である。
図１２は、再決定処理を説明するフローチャート図である。
【0116】
パターン判定部１１４は、Ｓ１４の処理、Ｓ２２の処理またはＳ７４の処理において既に決定（再決定）した各属性の優先順位に従って、Ｓ６２の処理、Ｓ７５の処理またはＳ８２の処理でまだ特定されていない属性パターンのうち、次の探索順序に対応する属性パターンを特定する（Ｓ１０１）。
【0117】
そして、パターン判定部１１４は、Ｓ１０１の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンを特定する（Ｓ１０２）。
【0118】
続いて、パターン判定部１１４は、Ｓ１０２の処理で特定した属性パターンの出現集合に対応する１以上のサンプルを特定する（Ｓ１０３）。
【0119】
具体的に、パターン判定部１１４は、例えば、データセットＤＮに含まれる複数のサンプルのうち、Ｓ１０２の処理で特定した属性パターンの出現集合を含む１以上のサンプルを特定する。
【0120】
そして、パターン判定部１１４は、Ｓ１０３の処理で特定した１以上のサンプルごとに、Ｓ１０２の処理で特定した属性パターンに含まれる各属性よりも、Ｓ１４の処理、Ｓ２２の処理またはＳ７４の処理において既に決定した優先順位が低い１以上の属性を特定する（Ｓ１０４）。
【0121】
その後、パターン判定部１１４は、Ｓ１０４の処理で特定した１以上の属性についてのＳ１０３の処理で特定した１以上のサンプルにおける負例の出現集合の包含関係に基づいて、Ｓ１０４の処理で特定した１以上の属性の優先順位を再決定する（Ｓ１０５）。
【0122】
なお、パターン判定部１１４は、Ｓ１０２の処理で特定した属性パターンについてのＳ１０３以降の処理が既に行われている場合、Ｓ１０３以降の処理の実行を省略するものであってよい。
【0123】
図１０に戻り、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理で決定した各属性の優先順位に従って、Ｓ６２の処理、Ｓ７５の処理またはＳ８２の処理でまだ特定されていない属性パターンのうち、次の探索順序に対応する属性パターンを特定する（Ｓ７５）。
【0124】
そして、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンの負例の出現頻度が、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンの出現頻度から減少しているか否かを判定する（Ｓ７６）。
【0125】
その結果、図１１に示すように、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンの負例の出現頻度が、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンの出現頻度から減少していないと判定した場合（Ｓ８１のＮＯ）、パターン判定部１１４は、Ｓ６２の処理、Ｓ７５の処理またはＳ８２の処理でまだ特定されていない属性パターンから、Ｓ７４の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンのそれぞれを、Ｓ８３の処理を行わない属性パターンとして特定する（Ｓ８２）。
【0126】
すなわち、情報処理装置１は、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンの出現頻度が、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンの出現頻度から減少していないと判定した場合、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンに、極小なエマージングパターンが含まれないものと判定する。そのため、情報処理装置１は、例えば、上記のように出現頻度が減少していないことを検知した場合、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンについての判定の実施と、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンについての判定の実施とを省略することを決定する。
【0127】
【0128】
これにより、情報処理装置１は、極小なエマージングパターンの抽出に要する計算処理コストを削減することが可能になる。
【0129】
一方、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンの出現頻度が、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターンの出現頻度から減少していると判定した場合（Ｓ８１のＹＥＳ）、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであるか否かについて判定を行う（Ｓ８３）。
【0130】
そして、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであると判定した場合（Ｓ８４のＹＥＳ）、情報管理部１１１は、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンを示すパターン情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ８５）。その後、パターン判定部１１４は、Ｓ８２以降の処理を行う。
【0131】
すなわち、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンである場合、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンは、極小なエマージングパターンにならないと判断できる。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンであると判定した場合、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンに他の属性を追加した他の属性パターンについての判定の実施を省略する。
【0132】
そして、Ｓ８２の処理の後、または、Ｓ７５の処理で特定した属性パターンがエマージングパターンでないと判定した場合（Ｓ８４のＮＯ）、パターン判定部１１４は、Ｓ７２以降の処理を行う。
【0133】
その結果、Ｓ７２の処理において、Ｓ６３の処理、Ｓ７５の処理またはＳ８２の処理で全ての属性パターンが特定済であると判定した場合（Ｓ７２のＹＥＳ）、情報送信部１１５は、情報格納領域１３０に記憶されたパターン情報１３３のうち、極小なエマージングパターンを示す情報を操作端末２に送信する（Ｓ７３）。
【0134】
具体的に、パターン判定部１１４は、この場合、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたパターン情報１３３が示す属性パターンから、極小なエマージングパターンを特定する。そして、情報送信部１１５は、パターン判定部１１４が特定した極小なエマージングパターンを示す情報の送信を行う。以下、図９から図１２で説明した他のパターン判定処理の具体例について説明を行う。
【0135】
【0136】
図１９、図２１、図２２及び図２４に示す例は、各属性パターンを各ノードに対応付けた木構造である。そして、図１９等に示す例において、各ノードに対応付けられた左側の数字は、各ノードに対応する属性パターンの正例の出現頻度を示しており、各ノードに対応付けられた右側の数字は、各ノードに対応する属性パターンの負例の出現頻度を示している。なお、以下、各属性パターンの正例の出現頻度が１以上であって、かつ、各属性パターンの負例の出現頻度が０である場合に、各属性パターンがエマージングパターンであると判定されるものとして説明を行う。
【0137】
［データセットの具体例］
初めに、図９から図１２で説明した他のパターン判定処理の説明に用いるデータセットＤの具体例について説明を行う。図１８は、データセットＤの具体例について説明する図である。具体的に、図１８（Ａ）は、正例のサンプルを含むデータセットＤＰの具体例について説明する図である。また、図１８（Ｂ）は、負例のサンプルを含むデータセットＤＰの具体例について説明する図である。
初めに、図９から図１２で説明した他のパターン判定処理の説明に用いるデータセットＤの具体例について説明を行う。図１８は、データセットＤの具体例について説明する図である。具体的に、図１８（Ａ）は、正例のサンプルを含むデータセットＤＰの具体例について説明する図である。また、図１８（Ｂ）は、負例のサンプルを含むデータセットＤＰの具体例について説明する図である。
【0138】
【0139】
具体的に、図１８（Ａ）に示すデータセットＤＰにおいて、「ＩＤ」が「１」であるサンプルの「属性」には、「ｃ」及び「ｅ」が設定されており、「ＩＤ」が「２」であるサンプルの「属性」には、「ｂ」、「ｃ」及び「ｅ」が設定されている。また、「ＩＤ」が「３」であるサンプルの「属性」には、「ａ」、「ｂ」及び「ｄ」が設定されており、「ＩＤ」が「４」であるサンプルの「属性」には、「ａ」、「ｂ」及び「ｄ」が設定されている。
【0140】
一方、図１８（Ｂ）に示すデータセットＤＮにおいて、「ＩＤ」が「５」であるサンプルの「属性」には、「ｄ」が設定されており、「ＩＤ」が「６」であるサンプルの「属性」には、「ｃ」及び「ｄ」が設定されている。また、図１８（Ｂ）に示すデータセットＤＮにおいて、「ＩＤ」が「７」であるサンプルの「属性」には、「ａ」、「ｂ」及び「ｃ」が設定されており、「ＩＤ」が「８」であるサンプルの「属性」には、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」が設定されている。
【0141】
【0142】
（属性を含まない属性パターンの探索）
初めに、パターン判定部１１４は、Ｓ６２の処理において、先頭の探索順序に対応する属性パターンである「なし」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図１９に示すように、特定した「なし」を根ノードに対応付ける。
初めに、パターン判定部１１４は、Ｓ６２の処理において、先頭の探索順序に対応する属性パターンである「なし」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図１９に示すように、特定した「なし」を根ノードに対応付ける。
【0143】
ここで、図１９に示す例において、「なし」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「４」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ６３の処理において、「なし」がエマージングパターンでないと判定する。
【0144】
（「ａ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理（再決定処理）において、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」の順に再決定する。そして、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、各属性の優先順位に従い、次の探索順序に対応する属性パターンである「ａ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図１９に示すように、特定した「ａ」を根ノードに対応する子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理（再決定処理）において、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」の順に再決定する。そして、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、各属性の優先順位に従い、次の探索順序に対応する属性パターンである「ａ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図１９に示すように、特定した「ａ」を根ノードに対応する子ノードに対応付ける。
【0145】
ここで、図１９に示す例において、「ａ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」は、「なし」に対応するノードの負例の出現頻度である「４」から減少している。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８１の処理において、「ａ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行う。具体的に、図１９に示す例において、「ａ」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「２」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８３の処理において、「ａ」がエマージングパターンでないと判定する。
【0146】
（「ａ」及び「ｄ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、直前に決定（再決定）した各属性の優先順位である「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｂ」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の属性を含む属性パターンとして「ａ」を特定する。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、直前に決定（再決定）した各属性の優先順位である「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｂ」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の属性を含む属性パターンとして「ａ」を特定する。
【0147】
続いて、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、図１８（Ｂ）で説明したデータセットＤＮに含まれるサンプルのうち、特定した属性パターンである「ａ」を含むサンプルとして、３行目及び４行目のそれぞれに対応するサンプルを特定する。そして、パターン判定部１１４は、図２０（Ａ）に示すように、３行目に対応するサンプルに含まれる属性のうち、優先順位が「ａ」よりも低い属性である「ｂ」及び「ｃ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図２０（Ａ）に示すように、４行目に対応するサンプルに含まれる属性のうち、優先順位が「ａ」よりも低い属性である「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を特定する。さらに、パターン判定部１１４は、特定した各属性の優先順位を「ｄ」、「ｂ」及び「ｃ」の順に再決定する。
【0148】
その後、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｄ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図１９に示すように、特定した「ａ，ｄ」を「ａ」に対応する子ノードに対応付ける。
【0149】
ここで、図１９に示す例において、「ａ，ｄ」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「ａ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」から減少している。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８１の処理において、「ａ，ｄ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行う。具体的に、図１９に示す例において、「ａ，ｄ」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「２」及び「１」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８３の処理において、「ａ，ｄ」がエマージングパターンでないと判定する。
【0150】
（「ａ」、「ｂ」及び「ｄ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、直前に決定（再決定）した各属性の優先順位である「ｄ」、「ｂ」及び「ｃ」に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｂ，ｄ」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の属性を含む属性パターンとして「ａ，ｄ」を特定する。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、直前に決定（再決定）した各属性の優先順位である「ｄ」、「ｂ」及び「ｃ」に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｂ，ｄ」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の属性を含む属性パターンとして「ａ，ｄ」を特定する。
【0151】
続いて、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、図１８（Ｂ）で説明したデータセットＤＮに含まれるサンプルのうち、属性パターンである「ａ，ｄ」を含むサンプルとして、４行目に対応するサンプルを特定する。そして、パターン判定部１１４は、図２０（Ｂ）に示すように、４行目に対応するサンプルに含まれる属性のうち、優先順位が「ｄ」よりも低い属性である「ｂ」及び「ｃ」を特定する。さらに、パターン判定部１１４は、特定した各属性の優先順位を「ｂ」及び「ｃ」の順に再決定する。
【0152】
その後、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、再決定した各属性の優先順位に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｂ，ｄ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図１９に示すように、特定した「ａ，ｂ，ｄ」を「ａ，ｄ」に対応する子ノードに対応付ける。
【0153】
ここで、図１９に示す例において、「ａ，ｂ，ｄ」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「ａ，ｄ」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」から減少していない。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８２の処理において、「ａ，ｂ，ｄ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行わないことを決定する。
【0154】
（「ａ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ｂ」及び「ｃ」を含む各属性の優先順位（「ｂ」及び「ｃ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｃ，ｄ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図１９に示すように、特定した「ａ，ｃ，ｄ」を「ａ，ｄ」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ｂ」及び「ｃ」を含む各属性の優先順位（「ｂ」及び「ｃ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｃ，ｄ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図１９に示すように、特定した「ａ，ｃ，ｄ」を「ａ，ｄ」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
【0155】
ここで、図１９に示す例において、「ａ，ｃ，ｄ」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「ａ，ｄ」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」から減少していない。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８２の処理において、「ａ，ｃ，ｄ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行わないことを決定する。
【0156】
（「ａ」及び「ｂ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ｄ」、「ｂ」及び「ｃ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｂ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２１に示すように、特定した「ａ，ｂ」を「ａ」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ｄ」、「ｂ」及び「ｃ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｂ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２１に示すように、特定した「ａ，ｂ」を「ａ」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
【0157】
ここで、図２１に示す例において、「ａ，ｂ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」は、「ａ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」から減少していない。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８２の処理において、「ａ，ｂ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行わないことを決定する。
【0158】
（「ａ」及び「ｃ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ｄ」、「ｂ」及び「ｃ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｃ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２１に示すように、特定した「ａ，ｃ」を「ａ」に対応する３番目の子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ｄ」、「ｂ」及び「ｃ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ａ，ｃ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２１に示すように、特定した「ａ，ｃ」を「ａ」に対応する３番目の子ノードに対応付ける。
【0159】
ここで、図２１に示す例において、「ａ，ｃ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」は、「ａ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」から減少していない。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８２の処理において、「ａ，ｃ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行わないことを決定する。
【0160】
（「ｂ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２２に示すように、特定した「ｂ」を「なし」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２２に示すように、特定した「ｂ」を「なし」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
【0161】
ここで、図２２に示す例において、「ｂ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」は、「なし」に対応するノードの負例の出現頻度である「４」から減少している。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８１の処理において、「ｂ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行う。具体的に、図２２に示す例において、「ｂ」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「３」及び「２」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８３の処理において、「ｂ」がエマージングパターンでないと判定する。
【0162】
（「ｂ」及び「ｄ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、既に決定した「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ，ｃ」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の属性を含む属性パターンとして「ｂ」を特定する。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、既に決定した「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ，ｃ」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の属性を含む属性パターンとして「ｂ」を特定する。
【0163】
続いて、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、図１８（Ｂ）で説明したデータセットＤＮに含まれるサンプルのうち、属性パターンである「ｂ」を含むサンプルとして、３行目及び４行目のそれぞれに対応するサンプルを特定する。そして、パターン判定部１１４は、図２３（Ａ）に示すように、３行目に対応するサンプルに含まれる属性のうち、優先順位が「ｂ」よりも低い属性である「ｃ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図２３（Ａ）に示すように、４行目に対応するサンプルに含まれる属性のうち、優先順位が「ｂ」よりも低い属性である「ｃ」及び「ｄ」を特定する。さらに、パターン判定部１１４は、特定した各属性の優先順位を「ｄ」及び「ｃ」の順に決定する。
【0164】
その後、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、再決定した各属性の優先順位に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ，ｄ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２２に示すように、特定した「ｂ，ｄ」を「ｂ」に対応する子ノードに対応付ける。
【0165】
ここで、図２２に示す例において、「ｂ，ｄ」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「ｂ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」から減少している。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８１の処理において、「ｂ，ｄ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行う。具体的に、図２２に示す例において、「ｂ，ｄ」に対応する正例の出現頻度及び負例の出現頻度は、それぞれ「２」及び「１」である。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８３の処理において、「ｂ，ｄ」がエマージングパターンでないと判定する。
【0166】
（「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、直前に決定（再決定）した各属性の優先順位である「ｄ」及び「ｃ」に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ，ｃ，ｄ」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の属性を含む属性パターンとして「ｂ，ｄ」を特定する。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、直前に決定（再決定）した各属性の優先順位である「ｄ」及び「ｃ」に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ，ｃ，ｄ」を特定する。そして、パターン判定部１１４は、特定した属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の属性を含む属性パターンとして「ｂ，ｄ」を特定する。
【0167】
続いて、パターン判定部１１４は、Ｓ７４の処理において、図１８（Ｂ）で説明したデータセットＤＮに含まれるサンプルのうち、属性パターンである「ｂ，ｄ」を含むサンプルとして、４行目に対応するサンプルを特定する。そして、パターン判定部１１４は、図２３（Ｂ）に示すように、４行目に対応するサンプルに含まれる属性のうち、優先順位が「ｄ」よりも低い属性である「ｃ」を特定する。
【0168】
その後、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ，ｃ，ｄ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、図２２に示すように、例えば、特定した「ｂ，ｃ，ｄ」を「ｂ，ｄ」に対応する子ノードに対応付ける。
【0169】
ここで、図２２に示す例において、「ｂ，ｃ，ｄ」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」は、「ｂ，ｄ」に対応するノードの負例の出現頻度である「１」から減少していない。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８２の処理において、「ｂ，ｃ，ｄ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行わないことを決定する。
【0170】
（「ｂ」及び「ｃ」を含む属性パターンの探索）
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ，ｃ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２４に示すように、特定した「ｂ，ｃ」を「ｄ」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
次に、パターン判定部１１４は、Ｓ７５の処理において、既に決定した「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」を含む各属性の優先順位（「ａ」、「ｂ」、「ｃ」及び「ｄ」）に従い、次の探索順序に対応する属性パターンとして「ｂ，ｃ」を特定する。また、パターン判定部１１４は、例えば、図２４に示すように、特定した「ｂ，ｃ」を「ｄ」に対応する２番目の子ノードに対応付ける。
【0171】
ここで、図２４に示す例において、「ｂ，ｃ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」は、「ｂ」に対応するノードの負例の出現頻度である「２」から減少していない。そのため、パターン判定部１１４は、Ｓ８２の処理において、「ｂ，ｃ」がエマージングパターンであるか否かについての判定を行わないことを決定する。
【0172】
このように、本実施の形態における情報処理装置１は、複数の属性パターンに含まれる各属性についての複数のサンプルにおける出現集合の包含関係に基づいて、複数の属性パターンに含まれる各属性の優先順位を決定する。そして、情報処理装置１は、決定した優先順位に基づく探索順序に従って、複数の属性パターンのそれぞれがエマージングパターンであるか否かの判定を行う。
【0173】
ここで、情報処理装置１は、各属性パターンがエマージングパターンであるか否かの判定を行うごとに、第１属性パターン（次に判定が行われる属性パターン）の複数のサンプルにおける出現頻度が、第２属性パターン（第１属性パターンに含まれる属性のうちの優先順位が最も低い属性以外の全ての属性を有する属性パターン）の複数のサンプルにおける出現頻度から減少しているか否かを判定する。そして、情報処理装置１は、第１属性パターンに対応する出現頻度が第２属性パターンに対応する出現頻度から減少しないと判定した場合、第１属性パターンについての判定を行わない。
【0174】
すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、第１属性パターンの出現頻度が第２属性パターンの出現頻度から減少していない場合、第１属性パターンが極小なエマージングパターンではないと判定する。そのため、情報処理装置１は、極小なエマージングパターンの抽出を行うことが処理の目的である場合、第１属性パターンの出現頻度が第２属性パターンの出現頻度から減少していないことの検知に応じて、第１属性パターンについての判定の実施を省略する。
【0175】
さらに、本実施の形態における情報処理装置１は、上記のように判定の実施を省略できる第１属性パターンを多く作り出すために、複数の属性パターンに含まれる各属性の並び替えを予め行う。
【0176】
これにより、情報処理装置１は、エマージングパターンの抽出に要する計算処理コストを削減することが可能になる。具体的に、情報処理装置１は、極小なエマージングパターンの抽出に要する計算処理コストを削減することが可能になる。
【符号の説明】
【0177】
１：情報処理装置 ２：操作端末
１０：情報処理システム ＮＷ：ネットワーク
１０：情報処理システム ＮＷ：ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】