本課題では与えられた大量の文字列データから,その特徴を捉えた意味のある文字列上のパターンを発見する問題,またはパターンに基づいてデータを分類する問題に対して,様々なパターンクラスの中から適切なパターンクラスを効率よく選択するための手法に関して研究を行った.主な成果としてはVLDCパターンクラス及びパラメータ化部分文字列パターンクラスに対して効率の良いアルゴリズムとデータ構造を提案し,その有用性を計算機実験によって示した.