| 研究概要 |
1)マイニング要素技術に関する研究
■比率規則マインング:数値データの線形関係を比率規則として定式化し,サポートと確信度に基づく比率規則の抽出手法を開発した.
■XMLデータの対するOLAP: XMLデータの分析処理を可能にするXML-OLAP技術.XMLデータ上の多次元キューブの概念を定式化し,RDBを利用したOLAP演算の実現方式を開発.
■話題構造マイング:文書集合の話題分析手法,文書の話題分類,主要な話題の特定,複数の話題間の関係分析,話題に対する文書の位置付けの分析等が可能.
■人物の呼称情報抽出:情報統合を行う上で重要なオブジェクト同定に対するアプローチとして,同一人物オブジェクトの呼称をWebから抽出する手法を提案.
■時系列文書クラスタリング:ニュース記事等の時系列文書の集約技術として,新規性に基づくクラスタリングと,k-means法を拡張したインクリメンタルな更新処理を開発.
■移動統計情報抽出:多くの移動オブジェクトの移動軌跡をコンパクトに集約する移動ヒストグラムの構築手法を開発.
2)マイニングと情報統合に関わる応用研究
■Web連続監視によるページ移動先探索:Web情報の統合利用における問題として,Webリンクの一貫性維持の問題に着目し,リンク切れが発見されるとページの移動先の探索を行う一貫性維持支援システムを開発し公開.
■DBと連携した文書情報源からの情報抽出:情報源マイングの考え方に基づき,データベースと連携した文書情報源からの情報抽出手法を開発.
3)情報統合基盤システムの研究開発
各種データマイング機能を組み込んだ能動的情報統合を実現するための基盤システムを開発.
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