Low-Frequency Data Processing Methods Using "Soft Threshold" in Conditional Probability Estimation

• Project/Area Number: 25K21351
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Nagoya Institute of Technology
• Principal Investigator: 菊地 真人 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60909878)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
• Keywords: 条件付き確率 / ソフトなしきい値 / 低頻度データ / 保守的な推定法 / 相関ルールマイニング

Outline of Research at the Start

組み合わせ爆発や計算コストを抑えるため，出現頻度がしきい値を超えるデータに対してのみ条件付き確率を推定することは，様々なデータ処理の基本である．しかしこの方法には，しきい値前後で推定値が不自然に変化し，低頻度データに過大な値を与える問題がある．そこで本研究では，出現頻度に応じて確率を低めに推定できる「保守的な推定法」を応用し，推定値を滑らかに調整可能な「ソフトなしきい値」を実現する．さらに，しきい値やデータ特性に応じた柔軟な調整機構を構築し，相関ルールマイニングへの応用を通じて有効性を検証する．これにより，低頻度データを効果的・効率的に扱う知見が得られ，様々なデータ処理技術の進展が期待される．