1998 Fiscal Year Annual Research Report
ユーザの癖を学び計算機操作性を自動的に向上させるインターフェイスに関する研究
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09480065
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
元田 浩 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00283804)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀内 匡 大阪大学, 産業科学研究所, 助手 (50294129)
鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 助教授 (00192815)
溝口 理一郎 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (20116106)
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| Keywords | 機械学習 / グラフに基づく学習 / 帰納推論 / 分類規則学習 / コマンド予測 / ユーザインターフェイス |
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| Research Abstract |
本年度は,前年度で検討した情報を実際に取り込み,プロトタイプシステムの性能評価検証実験を実施し,その結果を踏まえ,学習法を改良し,並行して使い勝手のいいインターフェイスを設計した.また核となる帰納推論法をより汎用性の高いものへと機能拡張した.
1. 前年度作成したグラフに基づく帰納推論システムを改良し,簡単なインターフェイス,結果表示部を追加しプロトタイプシステムを試作した.使用するオペレーティングシステムはUNIX(およびその互換)とした.インターフェイスはGUIとするが,UNIXのコマンド言語としての良さも取り込むようにした.
2. 試作したプロトタイプシステムで前年度検討したデータを取り込み,計算機ユーザの意図や癖がどの程度正しく学習可能であるかを定量的に評価した.過去のコマンド履歴やファイル入出力関係の履歴は3ステップあれば十分であることを人工データならびに実データで検証した.また,グラフに基づく帰納推論法に対して過剰適合を抑制するための枝刈り法を考案し,有効に働くことを検証した.
3. この経験を踏まえて,学習結果をどのように表現し,ユーザと計算機のインタラクションはどのようにすべきかを検討し,さらに操作性の良いインターフェイスを検討した.
4. 本研究の核となるグラフに基づく帰納推論法で扱えるグラフを各ノードで多入力多出力や内部ループ(自己ループを含む)を持つ有向グラフまで扱えるように拡張した.これにより,一般的なグラフ構造が扱えるようになり,この推論法がユーザモデルの同定以外にも適用可能な汎用的なものとなった.
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[Publications] H.Motoda: "Machine Learning Techniques to Make Computers Easier to USE" Journal of Artificial Intelligence. 103. 295-321 (1998)
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[Publications] 堀内 匡: "Graph-Based Induction によるコマンド予測-予測精度向上に関する枝刈りの効果-" 第12回人工知能学会全国大会論文集. 141-147 (1998)
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[Publications] 鷲尾 隆: "バスケット分析のグラフ構造データへの拡張と通信ネットワークデータへの適用" 人工知能学会第33回人工知能基礎論研究会(SIG-FAI-9801). 55-60 (1998)
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[Publications] T.Wasio: "Mining Association Rules for Estimation and Prediction" Research and Development in Knowledge Discovery and Data Mining,Lecture Notes in Artificial Intelligence. 417-419 (1998)
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[Publications] 鷲尾 隆: "数値属性データに対するバスケット分析手法" 第12回人工知能学会全国大会論文集. 74-76 (1998)
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[Publications] H.Motoda: "A Monotonic Measure for Optimal Feature Selection" Machine Learning:ECML98,Lecture Notes in Artificial Intelligence. 101-106 (1998)
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[Publications] H.Motoda: "Feature Extraction,Construction and Selection-Data Mining Perspective-" Kluwer Academic Publishers, 410 (1998)
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[Publications] H.Motoda: "Feature Selection for Knowledge Discovery and Data Mining" Kluwer Academic Publishers, 214 (1998)
