| 研究課題/領域番号 |
18500214
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
統計科学
|
|---|
| 研究機関 | 九州工業大学 |
|---|
研究代表者 |
酒井 浩 九州工業大学, 工学研究院, 教授 (60201513)
|
|---|
| 研究協力者 |
中田 典規 城西国際大学, 経営情報学部, 教授 (10201667)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2006 – 2008
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2008年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,060千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 660千円)
2008年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2007年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2006年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
|
|---|
| キーワード | ラフ集合 / データマイニング / 相関ルール / 回帰直線 / 非決定情報 / アプリオリアルゴリズム / 粒状計算 / 数値パターン / データ解析 / 不完全情報 / 多変量解析 / ルール抽出 / 非決定情報システム / ツールプログラム |
|---|
| 研究概要 |
本研究では、ラフ集合の特長を生かしてデータマイニングツールを構築し、ツールを多様な表データ(広くはデータベース)に適用し、価値ある情報(具体的には相関ルールと呼ばれる含意式「ある条件が成立する場合に、特定の状況が恒常的に起きる」)の獲得支援を行った。特に、大規模な場合分けが生じる非決定情報表に対して従来のアプリオリアルゴリズムを拡張し、場合分けの数が10の100乗を超えるような情報の不完全性を有する非決定情報表からも相関ルールの取り出しが瞬時にできることを確認した。本手法は不完全情報に基づくデータマイニングの新たな枠組みになると考えられる。
|
