汎用性獲得のための統計的ラフ集合手法によるルール導出法の改善と判別問題への適用

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K11937
• Research Institution: Shimane University
• Principal Investigator: 加藤 裕一 島根大学, その他部局等, 名誉教授 (10161126)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: If-then ルール / 決定表 / 事後確率最大化推定法 / ベイジアンネットワーク / 部分一致仮説モデル / データ発生・ルール導出検証モデル

Outline of Annual Research Achievements

今日まで様々なデータマイニング手法が提案されている．その一つとして，決定表と呼ばれるデータベースに潜む因果関係をif-thenルール形式で推定するSTRIMが提案されている．従来のSTRIM法は人間の判断モデルとして，「完全一致仮説」を採用して，これを組み込んだデータ発生・ルール導出検証モデル上で，ルール導出法の正当性を検証していた．本年度は，1)従来法をより人間の判断過程に近づけた「部分一致仮説」モデルへと拡張した．この上で具体的にルール導出検証モデルにより，従来法のSTRIMによるルール導出法の問題点とその改善点を明確にした．2)新たなルール導出法として，従来の因果探索法，if-thenルール導出法を結果からその原因を探索するベイズ的なSTRIM手法，Bayesian STRIMへと発展した．更にその具体的な導出手続きを提案した．この探索法・推論法の有効性は，従来提案しているデータ発生・ルール導出検証モデルに適用して明確にした．3)更に因果探索手法として従来利用されているベイズ法の代表的手法，事後確率最大化推定法やベイジアンネットワークと本手法との関係やその差異をルール導出問題上で考察した．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究内容を整理して，国内の学術雑誌に投稿，査読中であったが，4月末に採録決定通知を受けている．また国際会議にも投稿して，3月中旬採択通知を受け，4月中旬最終原稿を送付している．この国際会議の採択率は33％であった．

Strategy for Future Research Activity

1)Bayesian STRIMの有効性はシミュレーション実験に留まっている．これを実データに適用して，どの程度まで有効性を確保できるかを検証する．
2)決定表は条件属性集合と決定属性（if-thenルールの条件部変数集合と結論部変数）並びに，それらの属性値からなる．現在のモデルは，各条件属性の重要度が等しいモデルである．しかし実際の人間の評定過程では，重要度（ウエイト）のある条件属性モデルが必要と思われる．1)のモデルの改善策として，条件属性のウエイト付きモデルからのif-thenルール導出問題を考察する．また，ハロー効果などを組み込んだモデルも考察してみたい．

Causes of Carryover

コロナの蔓延で海外・国内出張が殆ど出来ず，リモート学会・研究会となったため．