大規模オブジェクト指向データベースを対象とした知識獲得システムの研究

1996 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 08780371
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 有村 博紀 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (20222763)
• Keywords: データマイニング / KDD / 正例からの学習 / String Pattern Language / パターン言語 / 知識獲得 / 極小多重汎化 / 最小汎化

Research Abstract

本研究の目的は,CADデータベースやマルチメディアデータベースのように,大量の非均質なデータを含み,同時に,主に正例だけを含むようなデータベースに対しても適用可能な,新しい学習手法を開発することである。具体的な学習手法としては,申請者らが開発した「極小多重汎化」手法を採用し,大規模科学データベースを対象として,高速な極小多重汎化手続きを開発することを目指して研究をおこなった.
具体的には,極小多重汎化をデータベースを対象に拡張し,高速な学習手続きを開発した.
1.まず,データの理論的モデルの基盤として,関係データベースをとりあげ,知識表現の立場からこれを概念階層の導入によって拡張した.こうして拡張されたデータベースを対象として,高速な極小多重汎化手続きを開発することに成功した.この手法の能力と適用限界を理論的に調べた.
2.さらにこの汎化手続きを計算機上に実装し,その有用性をデータベースからの知識獲得に関する計算機実験を通じて確認した.この際,確率的選択を含む数種の経験的発見法を導入により,実際的な効率の向上をはかった.
3.近年のマルチメディア等の高度データベースの急激な発展に対処するため,上で開発した拡張データベースにテキストデータかたの知識獲得手続きを組み込むための基礎的研究をおこなった.文字列パターンとよばれる表現をとりあげ,パターンへの概念階層の組み込みと高速汎化アルゴリズムの開発をおこなった.
4.また,複数概念の個数にあらかじめ上限を与えない場合の学習可能性について理論的考察をおこない,正例からの学習の可能性と上限を明らかにした.
5.背景知識を許した関係記述言語である基本形式体系の計算量についても考察した.

Research Products

• [Publications] Takeshi Shinohara,Hiroki Arimura: "Inductive Inference of Unbounded Unions of Pattern Languages from positire Data" Proc. 7th International Workshop on Algorithmic Learning Theory,Lecture Notes in Computer Science. 1160. 256-271 (1996)
• [Publications] Daisuke Ikeda,Hiroki Arimura: "The Computional Complexity of Hereditary Elemantary Formal Systems" 1996年度冬のLAシンンポジウム. (1996)
• [Publications] 技広,倉本,渡木,有村,篠原: "概念階層をもつデータベースのための汎化を用いた知識獲得システム" 1996年度人工知能学会全国大会論文集. 10巻. 301-304 (1996)
• [Publications] 遠里,有村,篠原: "概念階層を持つパターン言語の学習可能性" 情報基礎理論ワークショップ. 79-83 (1996)