| 研究課題/領域番号 |
26280090
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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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 | 学習院大学 |
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研究代表者 |
久保山 哲二 学習院大学, 計算機センター, 教授 (80302660)
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| 研究分担者 |
申 吉浩 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (60523587)
チャクラボルティ バサビ 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (90305293)
橋本 隆子 千葉商科大学, 商経学部, 教授 (80551697)
川前 徳章 東京電機大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (30447031)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)
2016年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2015年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2014年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 特徴選択 / カテゴリカルデータ / 一貫性指標 / 変数間相互作用 / 変数選択 / フィルター型 / トピック抽出 / アルゴリズム / 疎データ / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではクラスラベルの付与された多次元の特徴空間を持つカテゴリカルデータからクラスラベルに関連する極小の特徴集合を抽出する特徴選択アルゴリズムに着目した。本研究の対象とするフィルター型の特徴選択アルゴリズムを構成する2つの要素、特徴集合とクラスラベル間の関連性を表す尺度（一貫性尺度）、および極小特徴集合の探索戦略について理論的および実験的な解析を行った。これらの解析に基づき、既存アルゴリズムを改良し、同種の既存手法の中では最速かつ規模耐性のある高精度なアルゴリズムを開発・実装した。また、開発した特徴選択アルゴリズムをTwitterからのトピック抽出と、グラフ構造からのパターン抽出に応用した。
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