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标题：On Apriori-Based Rule Generation and the Explainable Reasoning Functionality for Decision
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作者：Zhiwen JIAN ; Hiroshi SAKAI
期刊名称：知能と情報
印刷版ISSN：1347-7986
电子版ISSN：1881-7203
出版年度：2021
卷号：33
期号：1
页码：506-510
DOI：10.3156/jsoft.33.1_506
出版社：Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
摘要：トランザクションデータ処理のためにAgrawalによって提案されたアプリオリ法を利用し，表形式データからのルール生成とその実行環境の構築を進めている．今回，さらに得られたルールを使う意思決定支援を再検討する．意思決定支援へのルールの応用は古くから扱われている問題であるが，最近のAIにおける結論付けのブラックボックス化問題を補完する手法としてその必要性が増していると考える．ブラックボックス化に対してIT企業から“説明可能なAI（Explainable AI）”のためのツールも公開されている．本稿ではFSS2020での発表を基に，ルールを利用し結論を十分に説明できる機能について考察する．
关键词：ルール生成;意思決定支援;説明可能なAI;rule generation;decision support;explainable AI