| 研究分担者 |
湊 真一 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (10374612)
喜田 拓也 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 准教授 (70343316)
下薗 真一 九州工業大学, 情報工学部, 准教授 (70243988)
高木 剛 公立はこだて未来大学, 情報アーキテクチャ学科, 教授 (60404802)
宇野 毅明 国立情報学研究所, 情報学基礎研究系, 准教授 (00302977)
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| 研究概要 |
本研究のH19年度の進捗を元にして, H20年度は, これまでに提案・開発してきた基盤的なアルゴリズムをさらに発展させ, 現実の大規模知識データを高速に処理できる技術として確立させる作業を進めた.
(1) パターン発見の履歴から, その利用者との対話や, 環境, データの記録から最適なパターン発見パラメータを学習する適応的パターン発見アルゴリズムを設計・開発し、その有効性を評価した.
(2) 研究代表者が研究開発に成功した多項式時間確率的パターン発見技術(ALT2003, DS2006他)を用いて, テキストデータに対するパターン発見アルゴリズムの高速化を進めた. さらに, 意味記述を表すメタデータを付加した構造テキストデータに拡張し, ウェブデータからの知識獲得エンジンを開発した.
(3) 申請者らが昨年度までに開発した、ZBDDに基づく高速なパターン発見アルゴリズム「LCM over ZBDDs」を活用し、高度知識処理のための知識索引技術を開発した.
(4) 申請者等が開発してきた超高速パターン照合技術に基づき, 高度な知識検索を可能であり, 同時に究極の高速化を達成する方式の開発を進めた.
(5) 最近研究が盛んになっているプライバシー保護データマイニングの枠組みを, より広い知識処理過程に拡張し, 安全かつ有効な大規模分散知識処理方式の研究開発を進めた.
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