1999 Fiscal Year Annual Research Report
複雑な知識構造を有す体系からの有意属性の構成的帰納基盤技術の研究
Project/Area Number |
11878062
|
Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
元田 浩 大阪大学, 産業化学研究所, 教授 (00283804)
|
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
堀内 匡 大阪大学, 産業化学研究所, 助手 (50294129)
鷲尾 隆 大阪大学, 産業化学研究所, 助教授 (00192815)
|
Keywords | 知識獲得 / 機械学習 / グラフに基づく学習 / 属性選択 / 属性構成 |
Research Abstract |
初年度は1)属性選択法の開発・体系化,2)帰納的属性構成法の開発の2課題を中心に実施した. 1.属性選択(データクリーニング)手法の体系化 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,どのような尺度・探索法の組合わせがよいかを,すでに公表されている手法も含めて総合的に検討し,新しい手法を提案し,属性選択手法を体系化した. 2.帰納的属性構成法の開発 基本属性だけではデータの特徴の本質を表現出来るとは限らない場合の有効な解決策を,研究代表者らが提案したグラフに基づく帰納推論法とデータマイニングの分野で開発されて来た多頻度集合を求める手法をグラフ構造データに拡張し,あらたな部分構造を新属性とする帰納的属性構成法を開発した.
|
Research Products
(8 results)
-
[Publications] H.Motoda: "Feature Selection Using Consistency Measure"Proc. of the Second International Conference on Discovery Science. 319-320 (1999)
-
[Publications] 鷲尾 隆: "属性間相関ルールにもとづく属性生成法"人口知能学会誌. Vol.15. 187-197 (2000)
-
[Publications] T.Washio: "A Data Pre-processing Method Using Association Rules of Attributes for Improving Decision Tree"Proc. Of the Third Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 143-147 (1999)
-
[Publications] T.Washio: "Basket Analysis for Graph Structured Data"Proc. Of the Third Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 420-431 (1999)
-
[Publications] T.Washio: "Derivation of the Topology Structure from Massive Graph Data"Proc. of the Second International Conference on Discovery Science. 330-332 (1999)
-
[Publications] T.Washio: "Discovering Admissible Model Equations from Observed Data Based on Scale-Types and Identity Constraints"Proc. of the Sixteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 772-779 (1999)
-
[Publications] 堀内 匡: "知識獲得のための Ripple Down Rules 法に適したデフォルト知識の決定規範"第13回人口知能学会全国大会論文集. 393-396 (1999)
-
[Publications] 堀内 匡: "環境変化に追従するための Ripple Down Rules 法の拡張に関する実験的考察"第39回人口知能基礎論研究会資料. 57-62 (1999)