知識発見のサーベイ論文．少し古い．
データベースからの知識発見
組指向アルゴリズム
データベースの属性A, Bの属性との組に注目する．
属性指向アルゴリズム
属性間の階層構造を用いて一般化を行う．
従属性に関するアルゴリズム
タプル？に記述されたデータから決定機を生成するアルゴリズム
相関ルールの処理効率に関する議論が多い．
同誌の特集で詳細が述べられている．
3.1にてデータベースを用いた知識発見プロセスの形式的記述がある．
データ発掘に適したシステムを構築するためには，柔軟で冗長なデータを格納するシステムが必要となる．
->これはデータベースシステムと呼べるのか？？
ネットワーク型データベース，関係データベースはスキーマ設計が設計者の知識が強く反映されるため，データ発掘に適さない．
オブジェクト指向データベース？やマルチメディアデータベースが適している．
演繹データベースはルール形式の知識処理を行いやすい．
4章にてデータウェアハウス（ユーザ？）における位置づけ->利用の観点はそんなにないかも．
例えば，小売業でどの商品が組み合わせで買われる事が多いか．
2017/12/26
@article{河野 浩之1997,
title={データベースからの知識発見の現状と動向 (<特集> 大規模データベースからの知識獲得)},
author={河野 浩之},
journal={人工知能},
volume={12},
number={4},
pages={497-504},
year={1997},
doi={10.11517/jjsai.12.4_497}
}