| 研究課題/領域番号 |
21700168
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 大阪大学 (2010)
神戸大学 (2009) |
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研究代表者 |
尾崎 知伸 大阪大学, サイバーメディアセンター, 特任講師 (40365458)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2010
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| 研究課題ステータス |
完了 (2010年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2010年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2009年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | データマイニング / 構造データ / 関連パターン / アルゴリズム |
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| 研究概要 |
本研究では、構造データの組み合わせである複合構造データからの知識発見に関し、(1)複合構造グラフや(2)グラフ系列、(3)多次元構造データ、(4)定量的区間系列などを対象に、特徴的な共通パターンを発見するための効率的な手法の開発を行った。またこれらの研究を通じ、従来技術の問題点である質の低いパターンの生成を抑制し、有意義で特徴的かつ解釈容易なパターンを効率的に発見するための基礎的な方法論について一定の知見を得た。
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