| 研究課題/領域番号 |
25K21351
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
菊地 真人 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (60909878)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 条件付き確率 / ソフトなしきい値 / 低頻度データ / 保守的な推定法 / 相関ルールマイニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
組み合わせ爆発や計算コストを抑えるため，出現頻度がしきい値を超えるデータに対してのみ条件付き確率を推定することは，様々なデータ処理の基本である．しかしこの方法には，しきい値前後で推定値が不自然に変化し，低頻度データに過大な値を与える問題がある．そこで本研究では，出現頻度に応じて確率を低めに推定できる「保守的な推定法」を応用し，推定値を滑らかに調整可能な「ソフトなしきい値」を実現する．さらに，しきい値やデータ特性に応じた柔軟な調整機構を構築し，相関ルールマイニングへの応用を通じて有効性を検証する．これにより，低頻度データを効果的・効率的に扱う知見が得られ，様々なデータ処理技術の進展が期待される．
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