| 研究課題/領域番号 |
21300047
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
原口 誠 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (40128450)
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| 研究分担者 |
富田 悦次 電気通信大学, 名誉教授 (40016598)
大久保 好章 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 助教 (40271639)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2011年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2010年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2009年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 変化検出問題 / 情報量差分 / 制約マイニング / 情報量変化 / クリーク枚挙 / 組み合わせ最適化 / クラスタリング / クラスター構造 / 分枝限定法 / クリーク制約 / Emerging Pattern / パターンの摂動 / 稀少パターン発見 |
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| 研究概要 |
変数間の関係変化をマイニングの検出目標とする.具体的には,正および負の相関,さらには,偏相関も扱いうるカルバック・ライブラー情報量が,文脈変化の前後で増加する変数パターンを検出する.情報量の算出に要する集合分割の計算コストに対処するために,変数を頂点にもつ離散グラフにおけるクリーク制約の活用,非相関から相関への変化をより高速に検出できる最適化手法の実現(jumping emerging correlation change)などを活用し,高速な相関変化検出を達成した.
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