# 頻出エピソードマイニング Navigation: [[index]] | [[concepts.base]] ## 定義 頻出エピソードマイニングとは、時間順に並んだイベント列(アラーム列など)の中から、一定の時間窓内で繰り返し出現する部分パターン(エピソード)を統計的に発見する手法である。エピソードは、順序を課す **serial episode** と順序を無視する **unordered episode** の2種に分けられ、いずれも「与えられた最小出現回数(頻度閾値)以上出現するすべてのエピソードを列挙する」という完全性を持つレベルワイズなアルゴリズムで求められる。発見された頻出エピソードから、部分エピソードが出現すれば一定時間内に全体エピソードも一定の確率(信頼度)で出現するという条件付きルール(エピソードルール)を生成できる。順序を考えないアラームの属性間共起は同様の枠組みでアソシエーションルールとして扱う。(Source: [[@1999__JNSM__Rule Discovery in Telecommunication Alarm Data]]) ## 未解決の問い - 長いバースト期間を含むイベント系列に対する頻出エピソードマイニングの弱さは、後続研究でどのように緩和されているか。 - ネットワークトポロジーやアラーム型階層などの背景知識を頻出エピソード探索に組み込む拡張(候補生成・認識段の修正)は、その後どのような具体的手法として発展したか。 - 発見される大量のルールのうち専門家にとって自明でないものを自動的に優先付けする手法(テンプレート以外)は存在するか。 ## 未編纂の観察 ## 関連 - [[@1999__JNSM__Rule Discovery in Telecommunication Alarm Data]] — [[TASA]] システムにおける最初の応用例(アラーム相関のための知識獲得)。 - [[アラーム相関]] — 本手法の主要な応用先ドメイン。 ## 出典 - [[@1999__JNSM__Rule Discovery in Telecommunication Alarm Data]]