2004 Fiscal Year Annual Research Report
例外性発見に基づくスパイラル的アクティブマイニング
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13131204
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
鈴木 英之進 国立大学法人横浜国立大学, 大学院・工学研究院, 助教授 (10251638)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鍾 寧 (NING Zhong) 前橋工科大学, 工学部, 教授 (70284263)
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| Keywords | スパイラル的例外・特異性発見 / 医療データマイニング / データマイニングコンテスト / オーディング情報 / 多面的マイニング / データマイニング / 機械学習 |
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| Research Abstract |
スパイラル的データマイニングシステムの発展に関しては,主に,オーディング情報を用いたマイニング手法LOIによる肝炎データの解析,特異性指向マイニング手法の関係学習への拡張,および特異性指向fMRI画像及び脳波データの多面的マイニングに取り組んだ.これらは,慢性C型肝炎データ,国勢調査データベース,および脳波データを用いた実験により,有効性が示された.さらに,複数のエージェントによるマルチメディアデータからのスパイラル的マイニングシステムを実装するために,多面的マイニングプロセスのメタルレベルの制御メカニズムの実験を行った.
昨年度開発した特異ルール発見手法とスパイラル的例外性発見手法の統合システムを改良し,最終システムとした.改良は,実験方針やデータ処理に関する変更が主となった.最終システムの最終評価に関しては,医療の専門家の協力を得て複数回実験を行った.結果を評価するために,欧州で1999年から毎年開催されているDiscovery Challenge国際ワークショップで行われる国際的データマイニングコンテストに開催から参画し,研究発表などを通して参加者の関心を呼んだ.この結果,提案システムが国際的に認知され,有効性が示されたと考える.なお,統合システムを医療の専門家の協力を得ないで自動システムとして用いる実験も行い,ジャーナル論文で報告されている知識を発見した.
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Research Products
(14 results)
