2006 Fiscal Year Annual Research Report
知識発見システムMUSASHIの開発:開発支援環境の構築及びマイニング機能の強化
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18300055
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
羽室 行信 関西学院大学, 経営戦略研究科, 助教授 (90268235)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 直樹 京都大学, 工学研究科, 教授 (40145826)
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| Keywords | データマイニング / 知識発見 / MUSASHI / Emerging Pattern |
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| Research Abstract |
本年度は、来年度のMUSASHIの開発を念頭におき、以下の三点についての研究・開発を行った。
1.MUSASHI開発体制の整備
これまで企業と大学から数名の人間がMUSASHIの開発に携わってきたが、開発を効率的に推進するための組織がなかったために、開発を効率的に進めることができないでいた。そこで開発体制を整えるために、関西学院大学特定プロジェクト研究センター制度の中で「ビジネスマイニング研究センター」を新たに設立し、開発体制の強化をはかった。センターのWebページを構築し(http://www.businessmining.jp/)、そこでは参加者が協働で技術開発に取り組める仕組みを取り入れ、来年度予定している開発の技術仕様の策定作業を進めている。
2.データマイニングアルゴリズムの開発と実装
研究計画で掲げた以下の二つのアルゴリズム開発を行った。
・時系列を考慮に入れたEmerging Patternに基づいた分類モデルの構築
・複数の数値属性による多次元voxelの標本分布に基づいた分類モデルの構築
いずれのアルゴリズムについても実装は既に完了している。前者については、応用事例研究においても高い効果が得られることを実証している。
3.応用事例研究
上記の時系列Emerging Patternのアルゴリズムを適用し、以下に示す二つの応用研究を行った。
・時系列Emerging Patternを用いたWebクリックログデータ知識発見
・Emerging Patternsを用いた都市の車両犯罪の発生に関する分析
いずれの分析においても、ルールの可読性およびモデル精度の両面において開発手法の有効性の高さを示すことができた。特に前者の研究については、OR学会など複数の学会が共催するデータ解析コンペティションにおいて最優秀賞を受賞し高い評価を得ている。
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