2006 Fiscal Year Annual Research Report
構造ルールの相互影響を考慮する構造型データマイニングシステム
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18300047
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
鈴木 英之進 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 教授 (10251638)
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| Keywords | 構造ルール / 探索手法 / 評価規準 / ルール発見 / データマイニング |
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| Research Abstract |
構造ルールは,複数の関連しあうルールとして定義され,単独のルールに比較してまとまった意味を表し,ユーザが興味を抱く場合がより多いと期待される.本研究の目的は,発見候補となる構造ルールの集合とユーザが与えた構造ルールの集合が発見プロセスにおいて相互に影響し合うと仮定し,このような相互影響を考慮して興味深い発見対象を絞り込む汎用データマイニング手法を確立することである.
本年度は,構造ルールの相互影響を考慮して構造ルールの集合を発見する構造型データマイニング手法を開発してプロトタイプシステムとして実装し,比較的小規模な米国国勢調査データを用いてその有効性を評価した.最初に,入手済みのデータを用い,構造ルールの相互影響を考慮する場合の利点と課題について調査し,基礎データを得た.次に,調査と基礎データに基づき,可変属性の値を変更することにより所属クラスを変更する型のルールを興味深い構造ルールの知識表現として選択し,構造ルールが提案する属性値変化の影響を考慮する評価規準,および発見プロセスを実現可能にする効率的探索手法を考案・開発した.次に,考案・開発した手法群をプロトタイプシステムとして計算機に実装した.最後に,実験と結果分析のサイクルを繰り返し,開発した手法と構築したプロトタイプシステムの有効性をユーザ実験で評価し,有望な結果を得た.購入した開発実験用計算機は期待通り高性能であり,研究を遂行する上できわめて有用であった.なお,提案手法の基盤となる関連データマイニング手法や探索手法の開発も行った.
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Research Products
(8 results)
