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FIRE: Interactive Visual Support for
Parameter Space-Driven
Rule Mining
Abhishek Mukherji, Xika Lin, Jason Whitehouse,
Christopher R. Botaish,
Elke A. Rundensteiner and Matthew O. Ward
2013.12.07(土)
大木基至
4. 03. 概要
• 効率的にルールを発見すること重要!
• 一方、マイニングシステムのユーザビリティが遅れてる
• ルール間の関係を対話的に探索したい
• その際、ルールマイニングのパラメータも多くて大変
• FIRE(Framework for Interactive Rule Exploration)
を提案し、ユーザビリティを向上させる
• ルールの分布を表示するビジュアルにこだわる
• パラメータ選択やユーザの理解を助ける
• 22人でユーザビリティ実験
• 対話的マイニング、知識発見、ビジュアル分析に重要な
貢献を果たせた
2013.12.07 発表資料
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6. 04. Introduction
課題
• パラメータチューニング
• データに応じて、パラメータ(閾値とか)調整必要
• 閾値の高すぎるパラメータだとルールを絞りすぎて
• ルール間の関係可視化
• お互いをカバーしてるルールとかあったりで関係ってのはある
• 大量のルールの中でもう少しグルーピングとかしたい
• パレート最適
• 一般に1つの評価指標でルールは評価しない
• 2つ以上の評価指標を使って最適なルールを見つけましょう
…などなど
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7. 04. Introduction
とりあえずやってること
• FIRE
• PSpace View:全体的なパラメータスペースビュー
• RSpace View:詳細なルールスペースビュー
• Supportとconfidenceの値で2次元にマッピングする
• A→Bのルールで、
Support = |A ⋂ B|、Confidence = |A ⋂ B |/| A|
• ルールを抽出して、各ルールをマッピング
• これらのビューで課題を解決する
• 最後にユーザ使ってシステム評価もする
• うーむ、怪しい
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8. 05. Interactive Rule Mining Model
• これがFIRE!(うーん、なんだコレ)
PSpace
View
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RSpace
View
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9. 06. FIRE Interactive Visualization
• X軸がsupport値
• Y軸がconfidence値
• 色の濃さでルールの頻度
を表現
• 領域は各閾値を満たす
ルールセット
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11. 06. FIRE Interactive Visualization
• トップ100のルールが
欲しいってなったときに
境界を描画
• 例はConfidenceで
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14. 07. Evaluation
• ユーザに使ってもらって評価実験をした
• 以下の手順
• 1.ルールマイニングを説明
• 2.FIREの使い方説明
• 3.30分~50分で分析
• 比較はWEKAのようなCRMっていう既存のソフトで
• 探索の時間で効率性を、良いルールをどれだけ選べるか
で精度を評価する
• データセットはおなじみUCI
• 5種類のタスクをしてる
• 時間がないため、詳細は口頭で
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16. 08. おまけ
• これが良いかどうかはともかく、ビジュアライジングの
一例として使っていただければ…
• 濃淡と領域表現は参考になった
• ちなみに、CIKM2013には他に、定量的な属性しかない
テーブルから定量ルールを抽出する方法がありました
• ルールマイニングのトレンド
• Interestingness Measureの研究
• ルールセットの評価
• ルール抽出してた人らが、ルール抽出しないでクラス分類をする
方法を提案し出した(Lazy Classification)
• 速度が速くて、精度が高い
• 仕事だとルールマイニングは結構好かれると個人的に思
う(某コンサル会社は決定木を一番使うらしい)
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