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2000 年度 実績報告書

複雑な知識構造を有す体系からの有意属性の構成的帰納基盤技術の研究

研究課題

研究課題/領域番号 11878062
研究機関大阪大学

研究代表者

元田 浩  大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00283804)

研究分担者 堀内 匡  大阪大学, 産業科学研究所, 助手 (50294129)
鷲尾 隆  大阪大学, 産業科学研究所, 助教授 (00192815)
キーワード知識獲得 / 機械学習 / グラフに基づく学習 / 属性選択 / 属性構築 / データマイニング
研究概要

研究実績は以下のとおり.
1.混在属性に関する類似性尺度の検討
数値属性,離散属性,名義属性のように性質の違った属性が混在した場合のデータの間の類似性を評価する手法を検討した.本来性質の違うもの同志の差を一般的に比較することは無理であるが,領域に依存した重み付けをすることによって単一の数値に写像する簡便な手法が実用的であることを示した.
2.帰納的属性構成法の提案と評価
複雑な構造体として与えられるデータは,基礎となる属性を組合わせて部分構造が形成され,これらがさらに再帰的に組み合わされて全体構造が形成されているものとみなすことができる.グラフに基づく帰納推論の手法は,一般グラフで表現される複雑な構造体に内在する部分構造を多頻度部分グラフとして発見することができる.この性質を帰納的属性構成に適用し,階層構造を有す部分構造を自動的に抽出し,新たな属性とする手法を提案した.その効果を変異源性の化合物の同定に適用し評価したところ,従来から知られている,親水性やエネルギー順位などの数値的な指標に劣らず,変異源性を同定するに有効な属性として機能することを確認した.
3.帰納的属性構成法統合機械学習環境の構築
上の結果を踏まえて前年度に設計した帰納的属性構成法を統合した機械学習環境を構築した.

  • 研究成果

    (6件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (6件)

  • [文献書誌] Takashi Matsuda: "Extension of Graph-Based Induction for General Graph Structured Data"Proc.of the Fourth Pacific-Asia Conference of Knowledge Discovery and Data Mining. 420-431 (2000)

  • [文献書誌] 松田喬: "一般グラフに対するGraph-Based Inductionとその応用"第40回人工知能基礎論研究会資料. 103-109 (2000)

  • [文献書誌] 松田喬: "Graph-Based Inductionによる化学構造データからの知識発見"2000年度人工知能学会全国大会資料. 380-383 (2000)

  • [文献書誌] 松田喬: "蛋白質データからのアミノ酸配列の発見"第41回知識ベースシステム研究会資料. 71-76 (2000)

  • [文献書誌] 寺邊正大: "属性間相関ルールにもとづく属性生成法"人工知能学会誌. 15,1. 187-197 (2000)

  • [文献書誌] 寺邊正大: "サンプリングとcommittee学習による決定木生成の高速化"2000年度人工知能学会全国大会資料. 315-318 (2000)

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公開日: 2002-04-03   更新日: 2016-04-21  

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