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Oracle® Data Minerリリース・ノート リリース17.4 E94573-01 |

# Oracle® Data Miner

リリース・ノート

リリース17.4

E94573-01(原本部品番号:E91933–01)

2017年12月

Oracle Data Miner 17.4リリース・ノート

##

このドキュメントでは、最新の情報と、正規のマニュアルにはまだ記載されていない情報について説明します。

このドキュメントは次のトピックで構成されています。

### Oracle Data Minerの新機能

Oracle Data Miner におけるOracle Data Minerの新機能は、次のとおりです。

- Oracle Data Miningの機能

- Oracle Data Minerの機能

- Oracle Databaseの機能

#### Oracle Data Miningの機能

Oracle Data Miningの新機能は次のとおりです。

- 相関モデルの集計メトリック

- アルゴリズム設定の拡張

- 明示的セマンティック分析アルゴリズムのサポート

- データ・マイニング・モデルの詳細ビューの拡張

- 列のフィルタ・ノードの拡張

- マイニング・モデルの構築アラート

- Rビルド・モデル・ノード

- パーティション化されたモデルのサポート

##### 相関モデルの集計メトリック

Oracle Data Miner 17.4では拡張した相関ルール・アルゴリズムをサポートしており、これを使用すると、ユーザーは相関モデルを構築する前にアイテムをフィルタできます。

ユーザーは、相関構築ノード・エディタ、相関モデル・ビューアおよびモデル詳細ノード・エディタでフィルタを設定できます。

関連項目:

Oracle Data Minerユーザーズ・ガイド

##### アルゴリズム設定の拡張

Oracle Data Miner は、パーティション・モデルの構築時のビルド設定、研修データのサンプリング、シフトおよびスケール変換などの数値データの準備を含むOracle Data Miningの拡張機能をサポートするように拡張されました。

注意:

これらの設定は、Oracle Data Miner 17.4をOracle Database 12.2に接続している場合に使用できます。

アルゴリズムの変更は次のとおりです。

###### ディシジョン・ツリーのアルゴリズム設定の変更

最大監視対象ビン`CLAS_MAX_SUP_BINS`の設定がデシジョン・ツリー・アルゴリズムに追加されています。

###### 期待値の最大化アルゴリズム設定の変更

`「詳細のレベル」`を設定すると、現在の設定`「クラスタ統計の収集」`が置き換わります。

使用される基礎となるアルゴリズム設定は`EMCS_CLUSTER_STATISTICS`です(値は`All=ENABLE`および`Hierarchy=DISABLE`)。追加された設定と非推奨になった設定があります。

追加された設定:

- 乱数シード

- モデル検索

- 小さいコンポーネントの削除

非推奨になった設定:

概算 `ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION`

###### 一般化線形モデルのアルゴリズム設定の変更

次の変更が一般化線形モデルのアルゴリズム設定に含まれています。変更は分類モデルと回帰モデルの両方に適用されます。

追加された設定:

- 収束許容値 `GLMS_CONV_TOLERANCE`

- 反復数 `GLMS_NUM_ITERATIONS`

- バッチ行 `GLMS_BATCH_ROWS`

- ソルバー `GLMS_SOLVER`

- スパース・ソルバー `GLMS_SPARSE_SOLVER`

非推奨になった設定:

- 概算 `ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION`

- カテゴリ型予測子の処理 `GLMS_SELECT_BLOCK`

- 機能識別のサンプリング `GLMS_FTR_IDENTIFICATION`

- 機能の受入れ `GLMS_FTR_ACCEPTANCE`

###### k-Meansアルゴリズム設定の変更

次の変更がk-Meansアルゴリズム設定に含まれています。

追加された設定:

- 詳細のレベル `KMNS_DETAILS`

- 乱数シード `KMNS_RANDOM_SEEDS`

非推奨になった設定:

- 増加係数

###### Support Vector Machineのアルゴリズム設定の変更

次の変更がSupport Vector Machineのアルゴリズム設定に含まれています。この変更は、線形カーネル関数とガウス・カーネル関数の両方に適用可能です。

追加された設定:

- ソルバー `SVMS_SOLVER`

- 反復数 `SVMS_NUM_ITERATIONS`

- 拘束条件 `SVMS_REGULARIZER`

- バッチ行 `SVMS_BATCH_ROWS`

- ピボット数 `SVMS_NUM_PIVOTS`

  注意:

  ガウス・カーネル関数にのみ適用されます。

非推奨になった設定:

- アクティブな学習

- キャッシュ・サイズ `SVMS_KERNEL_CACHE_SIZE`

  注意:

  ガウス・カーネル関数にのみ適用されます。

###### 単一値分解および主要コンポーネント分析アルゴリズム設定の変更

次の変更が単一値分解および主要コンポーネント分析アルゴリズムに含まれます。

追加された設定:

- ソルバー `SVDS_SOLVER`

- 許容範囲 `SVDS_TOLERANCE`

- 乱数シード `SVDS_RANDOM_SEED`

- オーバー・サンプリング `SVDS_OVER_SAMPLING`

- べき乗法 `SVDS_POWER_ITERATION`

非推奨になった設定:

- 概算 `ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION`

##### 明示的セマンティック分析アルゴリズムのサポート

Oracle Data Miner 17.4では、明示的セマンティック分析アルゴリズムと呼ばれる新機能の抽出アルゴリズムをサポートしています。

このアルゴリズムは、明示的機能抽出ノードと機能比較ノードの2つの新しいノードでサポートされています。

###### 明示的機能抽出ノード

明示的機能抽出ノードは、明示的セマンティック分析アルゴリズムを使用して構築されます。

次のものに明示的機能抽出ノードを使用できます。

- ドキュメント分類

- 情報の取得

- セマンティックに関連する計算

###### 機能比較ノード

機能比較ノードを使用すると、比較する2つのデータ・ソース・ノードに含まれるテキスト・データ内のセマンティック関連の計算を実行できます。

機能比較ノードの要件は次のとおりです。

- 2つの入力データ・ソース。データ・ソースは、データ・ソース・ノードで接続されたレコードのデータ・フローか、ノード内でユーザーが入力した単一のレコード・データにすることができます。ユーザーが入力したデータの場合、入力データ・プロバイダは不要です。

- 1つの入力機能抽出モデルまたは明示的機能抽出モデル。ここで、モデルはセマンティック関連の計算用に選択できます。

##### データ・マイニング・モデルの詳細ビューの拡張

Oracle Data Miner のモデル・ビューアがOracle Data Miningでの変更を反映するように拡張されました。

モデル・ビューアの拡張機能は次のとおりです。

- モデル内の計算済設定はモデル・ビューアの「設定」タブに表示されます。

- 新規ユーザーの埋込み変換ディクショナリ・ビューが「設定」の下にある「入力」タブと統合されます。

- ビルド詳細データが「サマリー」の下にある「サマリー」タブに表示されます

- クラスタ・モデル・ビューアでは、部分的な詳細を含むモデルを検出し、これを示すメッセージを表示します。これは、k-Meansモデル・ビューアおよび期待値の最大化モデル・ビューアにも適用されます。

##### 列のフィルタ・ノードの拡張

Oracle Data Miningでは、監視対象外の属性重要度ランキングをサポートしています。列の属性重要度ランキングが生成されますが、ターゲット列を選択する必要がありません。列のフィルタ・ノードでは、監視対象外の属性重要度ランキングをサポートするように拡張されました。

##### マイニング・モデルの構築アラート

Oracle Data Miner では、モデル・ビューアおよびイベント・ログにモデル構築に関するアラートを記録します。

モデルの構築後、Oracle Data MinerサーバーはOracle Data Miningにモデル構築関連のアラートを問い合せます。アラートは、ログに記録されます。

- モデル・ビューア: 構築アラートが「アラート」タブに表示されます。

- イベント・ログ: すべての構築アラートが、ジョブ名、ノード、サブ・ノード、時間およびメッセージなどの詳細情報とともに表示されます。

##### Rビルド・モデル・ノード

Oracle Data Miningでは、Rモデル実装をOracle Data Miningフレームワーク内に追加する機能を提供しています。Rモデル統合をサポートするために、Oracle Data Miner は、分類、回帰、クラスタリングおよび機能抽出などのマイニング機能を備えた新規Rビルド・ノードとともに拡張されました。

##### パーティション化されたモデルのサポート

Oracle Data Miner では、パーティション化されたモデルの構築およびテストをサポートしています。

次のモデルは、パーティション化されたモデルをサポートするように拡張されます。

- 構築ノード

- 適用ノード

- テスト・ノード

#### Oracle Data Minerの機能

Oracle Data Minerの新機能は次のとおりです。

- 集計ノードのDATEおよびTIMESTAMPデータ型のサポート

- JSON問合せノードの拡張

- 構築ノードの拡張

- テキスト設定の拡張

- 入力データ定義のリフレッシュ

- その他のデータ型のサポート

- インメモリー列のサポート

- ワークフロー・スケジューリングのサポート

- ワークフローのステータス・ポーリングのパフォーマンスの改善

##### 集計ノードのDATEおよびTIMESTAMPデータ型のサポート

集計ノードがDATEおよびTIMESTAMPデータ型をサポートするように拡張されました。

DATEおよびTIMESTAMPデータ型の場合、使用可能な関数は`COUNT()、COUNT (DISTINCT())、MAX()、MEDIAN()、MIN()、STATS_MODE()`です。

##### JSON問合せノードの拡張

JSON問合せノードを使用すると、`ARRAY、BOOLEAN、NUMBER`および`STRING`などのデータ型を持つ属性に対してフィルタ条件を指定できます。

ユーザーは、「フィルタ設定」ダイアログ・ボックスのオプション`「すべて」`または`「いずれか」`を使用して、データにフィルタを階層順に適用できます。ユーザーは、次のオプションのいずれかを使用して、リレーショナル・データ予測または集計定義(あるいはその両方)に使用するデータにフィルタを適用するかどうかを指定することもできます。

- JSONネスト解除 — リレーショナル・データ形式で予測に使用するJSONデータにフィルタを適用します。

- 集計 — 集計に使用するJSONデータにフィルタを適用します。

- JSONネスト解除および集計 - 両方にフィルタを適用します。

##### 構築ノードの拡張

すべての構築ノードは、研修データのサンプリングおよび数値データの準備をサポートするように拡張されました。

拡張は、すべての構築ノード・エディタの「サンプリング」タブに実装されています。デフォルトで、「サンプリング」オプションは`「オフ」`に設定されています。`「オン」`に設定すると、ユーザーはサンプルの行サイズを指定したり、システムで決定される設定を選択できます。

注意:

データ準備は、相関構築モデルではサポートされていません。
「サンプリング」オプションが次の構築ノード・エディタで使用できます。

- 異常検出ノードの編集

- 相関構築ノードの編集

- 分類構築ノードの編集

- クラスタリング構築ノードの編集

- 明示的機能抽出構築ノードの編集

- 特徴抽出構築ノードの編集

- 回帰構築ノードの編集

##### テキスト設定の拡張

テキスト設定は、次の機能をサポートするように拡張されています。

- シノニム(シソーラス)のテキストのサポート: Oracle Data Minerのテキストのマイニングは、シノニムをサポートしています。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。ユーザーは、Oracle Textで提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。

- 「テキスト」タブに追加された新規設定:

  - トークンに必要な最小行(ドキュメント)数

  - すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数

  - BIGRAM設定に追加された新規トークン:

    - `BIGRAM:` ここで、`NORMAL`トークンはバイグラムと混在しています

    - `STEM BIGRAM:` ここで、`STEM`トークンが最初に抽出され、ステム・バイグラムが形成されます。

##### 入力データ定義のリフレッシュ

ワークフローを(追加または削除された)新しい列で更新する場合、「入力データ定義のリフレッシュ」オプションを使用します。

「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、入力ソースの`SELECT*`機能と同等です。このオプションを使用すると、必要に応じて列を含めるか除外するためのワークフロー定義をすばやくリフレッシュできます。

注意:

「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、データ・ソース・ノードおよびSQL問合せノードでコンテキスト・メニュー・オプションとして使用できます。

##### その他のデータ型のサポート

Oracle Data Miner では、次のデータ型の入力が、データ・ソース・ノードの列としておよびワークフロー内の計算済の新しい列として許可されます。

- `RAW`

- `ROWID`

- `UROWID`

- `URITYPE`

`URITYPE`データ型は多数のサブ・タイプ・インスタンスを提供しており、これらもOracle Data Minerでサポートされています。これらを次に示します。

- `HTTPURITYPE`

- `DBURITYPE`

- `XDBURITYPE`

##### インメモリー列のサポート

Oracle Data Minerでは、Oracle Database 12.1.0.2以降のインメモリー列ストア(IM列ストア)をサポートしています。これは、特別な列型フォーマットで表およびパーティションのコピーを格納するオプションの静的SGAプールです。

Oracle Data Miner では、ワークフローでノードのインメモリー列をサポートするように拡張されました。インメモリー列設定のためのデータ圧縮方式および優先度レベルを設定するオプションが、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで使用できます。

##### ワークフロー・スケジューリングのサポート

Oracle Data Miner では、ワークフローを特定の日時に実行するようにスケジュールする機能をサポートしています。

スケジュール済ワークフローは表示のみに使用可能です。スケジュール済ワークフローを取り消すオプションを使用できます。スケジュール済ワークフローを取り消した後、ワークフローの編集および再スケジュールが可能になります。

##### ポーリングのパフォーマンスの拡張

ポーリングのパフォーマンスおよびリソース使用状況機能が新しいユーザー・インタフェースで拡張されました。

この拡張は、次の機能でサポートされています。

- ワークフロー・ステータスの自動問合せを使用するか、手動問合せを使用するかを決定するためのリポジトリ・プロパティ`POLLING_IDLE_ENABLED`が、追加されています。これは、「ワークフロー・ジョブ」および「スケジュール済ジョブ」ユーザー・インタフェースに適用されます。ただし、実行中のワークフローをモニターするときに、ワークフロー・エディタで自動的にポーリングが続行されます。

  注意:

  `POLLING_IDLE_ENABLED`を`TRUE`に設定すると、ワークフロー・ステータスの自動問合せが設定されます。`POLLING_IDLE_ENABLED`を`FALSE`に設定すると、手動問合せが設定されます。

  新しいドッキング可能なウィンドウスケジュールされたワークフローが追加され、スケジュール済ジョブのリストが表示されます。これにより、ユーザーはスケジュール済ジョブを管理できます。

- 「ワークフロー・ジョブ」ウィンドウが次の新機能で拡張されています。

  - ワークフロー・ジョブの手動リフレッシュ。

  - Oracle Data Minerリポジトリ設定による自動更新の管理オーバーライド。

  - 新規設定オプションによる「ワークフロー・ジョブ」プリファレンスへのアクセス。

##### ワークフローのステータス・ポーリングのパフォーマンスの改善

ワークフローのステータス・ポーリングのパフォーマンスが拡張されました。

この拡張には、新規リポジトリ・ビュー、リポジトリ・プロパティおよびユーザー・インタフェースの変更が含まれています。

- リポジトリ・ビュー`ODMR_USER_WORKFLOW_ALL_POLL`が、ワークフロー・ステータスのポーリングに追加されています。

- 次のリポジトリ・プロパティが追加されています。

  - `POLLING_IDLE_RATE:` 実行中と検出されるワークフローが存在しない場合に、クライアントがデータベースをポーリングする比率を決定します。

  - `POLLING_ACTIVE_RATE:` 実行中と検出されるワークフローが存在する場合に、クライアントがデータベースをポーリングする比率を決定します。

  - `POLLING_IDLE_ENABLED:` ワークフロー・ステータスの自動問合せを使用するか、手動問合せを使用するかを決定します。これは、「ワークフロー・ジョブ」および「スケジュール済ジョブ」ユーザー・インタフェースに適用されます。ただし、実行中のワークフローをモニターするときに、ワークフロー・エディタで自動的にポーリングが続行されます。

    注意:

    `POLLING_IDLE_ENABLED`を`TRUE`に設定すると、ワークフロー・ステータスの自動問合せが設定されます。`POLLING_IDLE_ENABLED`を`FALSE`に設定すると、手動問合せが設定されます。

  - `POLLING_COMPLETED_WINDOW:` ポーリング問合せ結果に完了したワークフローを含めるのに必要な時間を決定します。

  - `PURGE_WORKFLOW_SCHEDULER_JOBS:` Data Minerワークフローの実行によって生成された古いOracle Schedulerオブジェクトをパージします。

  - `PURGE_WORKFLOW_EVENT_LOG:` イベント・ログ内でワークフローごとにワークフローの実行を保持する数を制御します。制限内に維持されるように、古いワークフローのイベントをパージします。

- 新しいユーザー・インタフェースとして、「スケジュール済ジョブ」ウィンドウが追加されています。このウィンドウには、SQL Developer 17.4の「ツール」メニューと「表示」メニューの両方にある「Data Miner」オプションからアクセスできます。

#### Oracle Databaseの機能

Oracle Databaseの新機能は、「拡張されたオブジェクト名のサポート」に記載しています。

##### 拡張されたオブジェクト名のサポート

128バイトのスキーマ名、表名、列名およびシノニムのサポートが今後のOracle Databaseリリースで使用可能になります。Oracle Databaseをサポートするために、Oracle Data Minerリポジトリ・ビュー、表、XMLスキーマおよびPL/SQLパッケージが128バイトの名前をサポートするように拡張されています。

### サポートされているプラットフォーム

サポートされるプラットフォームの詳細は、『Oracle SQL Developerインストレーション・ガイド』を参照してください。

### Oracle Data Miner 17.4の前提条件

Oracle Data Miner 17.4を使用する前に、次の点を確認してください。

1. システムにSQL Developer 17.4をインストールします。
2. Oracle Databaseへのセキュアなアクセス:
   - 最小バージョン: Oracle Database 11.2.0.4 Enterprise Edition、Data Miningオプション付き。
   - 優先バージョン: Oracle Database 12.2.0.1 Enterprise Edition。
3. データ・マイニング用のデータベース・ユーザー・アカウントを作成します。
4. SQL Developerで、Oracle Data Minerユーザーに対するデータベース接続を作成します。
5. Oracle Data Minerリポジトリをインストールします。

   注意:

   SHサンプル・スキーマは、Oracle Database 12.2に同梱されていません。サンプル・スキーマをインストールするには、DBサンプル・スキーマに移動します。

### 既知の問題および制限事項

このリリースの既知の問題と制限事項は次のとおりです。

- Oracle Data Miner 17.4でのリポジトリのインストール時に、設定されている互換バージョンに関係なく、互換性の警告メッセージが表示されます。Oracle Database 11.2.0.0 (デフォルトの互換性)およびOracle Database 18.1.0.0またはOracle Database 12.2.0.2についても同じ警告メッセージが表示されます。ただし、互換性の警告ダイアログ・ボックスで「はい」をクリックすると、インストールは正常に完了します。

- Oracle Database製品のバージョン番号を取得する問合せの失敗によるOracle Data Minerのインストール問題。これは、Oracle Databaseリリース12.2より後のOracle Databaseリリースに影響します。手動によるインストールはうまくいきますが、問合せの失敗によってワークフローは失敗します。

  - この問題は、Oracle Data Miner 17.3で対処されています。

    注意:

    Oracle Data Miner 17.2からOracle Data Miner 17.3にアップグレードする際、リポジトリのアップグレードが必要です。Oracle Data Miner 17.3からOracle Data Miner 17.4へのリポジトリのアップグレードは不要です。

- 「相関モデル構築」ノードは、「JSON問合せ」ノードから直接取得したデータを使用できません。

  「表の作成」ノードを介して「JSON問合せ」ノードから取得したデータを永続化し、永続化したデータを「相関モデル構築」ノードの入力として使用する必要があります。

- JSON集計が定義されている(「サブ・グループ化」あり)場合、分類ノードと回帰モデル構築ノードは、「JSON問合せ」ノードから直接取得したデータを使用できません。

  「表の作成」ノードを介して「JSON問合せ」ノードから取得したデータを永続化し、永続化したデータをこれらの構築ノードの入力として使用する必要があります。

  注意:

  JSON集計が定義されていない（「サブ・グループ化」なし）場合、「ビルド」ノードは「JSON問合せ」ノードから直接取得したデータを使用できます。

- JSONデータを問い合せるノードに「パラレル問合せ」を設定すると、ワークフローでランタイム・エラーが発生します。データベースの「パラレル問合せ」を「オン」に設定して実行すると、JSON問合せは失敗します。「ORA-12805: パラレル問合せサーバーが突然停止しました。」というエラー・メッセージが表示されます。

  「パラレル問合せ」は、Oracle Data Minerを通じてノード・レベルで構成できます。

  - 「ノード」コンテキスト・メニューに、「パラレル問合せ」を設定するオプションがあります。「パラレル問合せ」をクリックしてノードを選択し、パラレル設定を構成します。

  - 「データの表示」ビューアには、選択したデータ・ノードを問い合せるときに「パラレル問合せ」を`「オン」`に設定するオプションがあります。

    どちらの場合もエラーが発生し、同じエラー・メッセージが表示されます。

- データベースの問題により、Oracle Database 12.1でOracle Data Minerを使用する場合はマルチバイト文字データがサポートされません。マルチバイトの問題に対処するためには、Oracle Database 12.1.0.2のパッチを適用してください。AL32UTF8キャラクタ・セットを使用することもお薦めします。

  注意:

  Oracle Database 12.1.0.2パッチは、Oracleサポートを通じてご請求ください。
- Oracle Data Minerリポジトリをインストールする際に、エラー・メッセージが生成されますが、これは無視できます。このエラー・メッセージは、インストール時にロードされるデータベース・オブジェクトに関連するものです。すべてのデータベース・オブジェクトをインストールした後で、再コンパイルを完了します。無効なオブジェクトがある場合は、例外が発生します。スクリプトで例外が発生しない場合、Oracle Data Minerリポジトリのインストールは正常終了しています。

  注意:

  例外が生成されなければ、Oracle Data Miner 17.4インストール時のこれらのエラー・メッセージは無視できます。

### バグの修正

Oracle Data Miner 17.4では、1個のバグが修正されています。

### ドキュメントのアクセシビリティについて

Oracleのアクセシビリティについての詳細情報は、Oracle Accessibility ProgramのWebサイト(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=docacc)を参照してください。

Oracle Supportへのアクセス

サポートを購入したオラクル社のお客様は、My Oracle Supportを介して電子的なサポートにアクセスできます。詳細情報は(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=info)か、聴覚に障害のあるお客様は(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=trs)を参照してください。

Oracle Data Minerリリース・ノート, リリース17.4

E94573-01

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