2016 Fiscal Year Annual Research Report
Theory and application of optimality-guaranteed screening methods for big-data analysis
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26280083
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
竹内 一郎 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
烏山 昌幸 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40628640)
畑埜 晃平 九州大学, 学内共同利用施設等, 准教授 (60404026)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 凸最適化 / 最適保障計算 / パターンマイニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２８年度は、最適保障計算のアプローチをパターンマイニング（pattern mining）へ適用する研究を行った．パターンマイニングとは，アイテムセットマイニング、グラフマイニング、シーケンスマイニングなど、指数的に増加するパターンの中から頻出するものであったり、予測に有用那ものであったりを効率的に発見する技術である．本研究では、パターンを変数として持つようなスパース線形モデルを考え、その線形モデルの学習のための新たなアルゴリズムを最適保障計算の技術を利用して構築した．最適保証計算の枠組みをパターンを記述する木構造の枝刈りに利用できるように拡張したことで、最適解においてモデルに含まれないパターンを効率的に同定できるようになった．この研究成果はデータマイニングの最高峰国際会議であるKDD2016にて発表され，国内外から注目を集めつつある．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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