| 研究分担者 |
篠原 歩 九州大学, システム情報科学研究科, 助教授 (00226151)
丸山 修 東京大学, 医科学研究所, 助手 (20282519)
阿久津 達也 東京大学, 医科学研究所, 助教授 (90261859)
下薗 真一 九州工業大学, 情報工学部, 助教授 (70243988)
正代 隆義 九州大学, システム情報科学研究科, 助教授 (50226304)
内田 智之 広島市立大学, 情報科学部, 助教授 (70264934)
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| 配分額 *注記 |
12,800千円 (直接経費: 12,800千円)
1999年度: 2,600千円 (直接経費: 2,600千円)
1998年度: 3,700千円 (直接経費: 3,700千円)
1997年度: 6,500千円 (直接経費: 6,500千円)
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| 研究概要 |
発見をすることは科学における最も基本的な活動であり,その発見は新しい彗星の発見であったり,ケプラーの法則のように観測データから導き出された物理法則であったりする.人間の知的活動として重要な位置にあるこうした知識発見は,最近注目されているデータマイニングシステムのように,人間に代わって計算機上のシステムが行うことが強く期待されている.
こうした状況に対応するために,本研究は,二分決定グラフ(BDD)を知識表現に用い,データからの高次の知識発見を可能とするシステムの開発を目的として研究を開始した.二分決定グラフは,論理回路設計の分野で重要な概念であり,論理関数の合成,最適化などでその有効性が発揮されているものである.また,こうしたシステムの開発を通して,発見科学の原理や理論の構築の実証的足がかりをつくることも本研究のもう一つの重要な目的である.
本研究では,まず決定グラフを知識表現に用いることにあるが,本研究を展開する中で,計算量に関する研究から,それを直接に取り扱うことには困難が伴うことが様々の観点から判明した.そのため,従来の決定木としてまず仮説を生成し,その後,決定ダイアグラムを編集するという方式をとった.また,仮説生成方式の研究としては,様々の学習方式を検討し,木構造,グラフ構造,ネットワーク構造等を学習するための理論的研究とシステム開発を行った.そしてこうした研究を総括した知識発見システムとしてHypothesisCreatorを開発し,本研究では主に仮説生成エンジンとして,数千万属性に対応できる並列決定木構成方式を実装した.最後に,仮説編集システムDecision Diagram Editorを開発することにより,Human Expertの介入を積極的に支援して,決定木から決定ダイアグラムを作り出すためのシステムを完成させた).
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