行動パターン検出（こうどうぱたーんけんしゅつ）
最終更新：2026/4/22
行動パターン検出とは、特定の個人や集団の行動履歴を分析し、特徴的な行動パターンを識別する技術である。
別名・同義語 行動分析パターン認識
ポイント
行動パターン検出は、セキュリティ、マーケティング、異常検知など、幅広い分野で応用されている。データマイニングや機械学習の手法が用いられる。
行動パターン検出の概要
行動パターン検出は、大量の行動データから隠れた規則性や相関関係を見つけ出すことを目的とする。行動データには、購買履歴、ウェブサイトの閲覧履歴、位置情報、ソーシャルメディアの投稿などが含まれる。
行動パターン検出の手法
行動パターン検出には、様々な手法が用いられる。
- データマイニング: 頻出パターン分析、相関ルール分析、クラスタリングなど。
- 機械学習: 教師あり学習（分類、回帰）、教師なし学習（クラスタリング、次元削減）、強化学習など。
- 統計分析: 時系列分析、回帰分析、分散分析など。
行動パターン検出の応用例
- セキュリティ: 不正アクセスやサイバー攻撃の検知、詐欺行為の防止。
- マーケティング: 顧客セグメンテーション、ターゲティング広告、レコメンデーションシステム。
- 異常検知: 設備の故障予知、品質管理、医療診断。
- 犯罪捜査: 容疑者の行動分析、犯罪予測。