| 研究課題/領域番号 |
25330256
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 山梨大学 |
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研究代表者 |
岩沼 宏治 山梨大学, 総合研究部, 教授 (30176557)
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| 研究分担者 |
山本 泰生 山梨大学, 総合研究部, 助教 (30550793)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2015年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2013年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | データマイニング / 負の相関ルール / 極小生成子 / 飽和アイテム集合 / オンライン型アルゴリズム / データストリーム / 潜在因子 / 無損失圧縮 / 近似計算 / アイテム集合系列 / 潜在因子発見 / 頻出アイテム集合 / 系列データ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，潜在的相関ルールとして負の相関ルールに着目し，マイニングアルゴリズムの高速化と高度化に関する研究を行った．またイベント時系列コーパスの半自動合成へ応用すための基礎的研究を行った．具体的には，負の相関ルールを高速マイニングするために，上昇型と下降型計算を接尾辞木上で融合した新しい計算法を開発した．また膨大な数となる負ルールを圧縮するために，極小生成子を用いた無損失な圧縮手法を新しく開発した．更に大規模テキスト時系列データから潜在因子を考慮したイベント時系列を生成するために必要な基盤として，多重データストームから頻出アイテム集合や飽和集合をオンライン型近似計算で抽出する手法を開発した．
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