1999 Fiscal Year Annual Research Report
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11694159
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Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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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)
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| Keywords | 機械学習 / 属性選択 / 事例選択 / 数値属性離散化 / MDL / AIC |
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| Research Abstract |
初年度は,1.属性選択法の開発,2.データ量削減のための規範の検討,3.統合環境の全体構成の立案,の3課題を中心に実地した.
1.属性選択(データクリーニング)手法の検討と実装
属性の集合の良さを表す指標として,距離尺度,不確実性尺度,依存性尺度,整合性尺度,誤差尺度を,探索手法として,最適解を必ずしも保証しないヒューリスティックス手法,最適解を保証する探索法,計算資源が十分あれば最適解を保証するランダム法を検討し,データの特性毎に,どのような尺度・探索法の組合せがよいかを,すでに公表されている手法も含めて総合的に検討し,属性選択手法の選択に関する戦略を策定し,幾つかの代表的な属性選択法を実装した.
2.データ量削減のための規範の検討
適正なサンプリングやクラスタリングもデータに内臓されている構造を捨て去ることなく,一部のデータのみから,全データを用いた場合と同じ知識を発掘できる可能性がある.属性の選択と相補的な関係にある,このような事例の選択に関する研究状況を調査した.その結果を元に,国際的な論文誌にて事例選択の特集号を企画し受理された.
3.総合機械学習環境の基礎検討
上記と並行して統合環境の概念設計を実地した.とくに,大量のデータを扱うための効果的なトライ構造を用いたインデッキシングやデータ管理法を検討し,一部を実装した.
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[Publications] 元田 浩: "明示的理解に魅せられて"人工知能学会誌. Vol.14. 615-625 (1999)
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[Publications] 元田 浩: "「明示的理解に魅せられて」へのコメントと回答"人工知能学会誌. Vol.14. 808-818 (1999)
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[Publications] H.Liu: "Efficient Search of Reliable Exceptions"Proc. of the Third Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 194-203 (1999)
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[Publications] H.Liu: "Feature Selection Using Consistency Measure"Proc. of the Second International Conference on Discovery Science. 319-320 (1999)
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[Publications] H.Liu: "Handling Large Unsupervised Data via Dimensionality Reduction"Proc. of SIGMOD Data Mining and Knowledge Discovery Workshop. (1999)
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[Publications] 鷲尾 隆: "知識発見研究の現状と展望-知識発見研究の方向性及びバスケット分析のための数値属性データの離散化-"第13回人工知能学会全国大会論文集. 153-156 (1999)
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[Publications] 鷲尾 隆: "膨大なグラフ構造データからの高速マイニング手法"第13回人工知能学会全国大会論文集. 397-400 (1999)
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[Publications] 堀内 匡: "Graph-Based Inductionの一般グラフへの拡張とその実験的評価"第13回人工知能学会全国大会論文集. 393-396 (1999)
