| 研究課題/領域番号 |
21300053
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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 | 九州大学 |
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研究代表者 |
鈴木 英之進 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (10251638)
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| 連携研究者 |
童 彬 九州大学, システム生命科学府, 博士課程学生
邵 浩 九州大学, システム生命科学府, 博士課程学生
グエン ヒ テアク 九州大学, システム生命科学府, 博士課程学生
菅谷 信介 九州大学, システム情報科学府, 博士課程学生
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)
2012年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2011年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2010年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2009年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
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| キーワード | 動的表現バイアス / マルチタスクデータマイニング / 分類学習 / クラスタリング / 動的バイアス変換 / 圧縮可能性 / パターン抽出 / 部分分類学習 / 次元縮退 / ルール発見 |
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| 研究概要 |
互いに関連する複数のパターン発見タスクに効果的に対処するために,データとパターンの表現形式を自動的に変更する新しいデータマイニング手法を開発し,計算機システムとして実装して人工・実データでその有効性を示した.顕著な成果は,共通辞書を許容するように拡張したMDL原理を用いるマルチタスク分類学習手法,コルモゴロフ複雑性に基づく情報量距離の拡張版を用いるマルチタスククラスタリング手法,マルチタスクデータマイニング用の次元縮退手法である.
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