| 研究概要 |
今年度目標とした各項目に対し,下記の結果を得た.
1.データマイニング
遺伝的アルゴリズムとk-means法を用いたクラスタリング技法,属性間の関連を考慮した帰納推論について,それぞれ新しいアルゴリズムの提案と性能の評価を行った.いずれも日本経営工学会春季・秋季発表大会で報告した.また,大規模データベースにおける多値属性を考慮した相関ルール抽出法について検討し,従来2値の場合しか処理できなかったものを拡張した.結果は人工知能学会で発表した.
2.分散直積ファイルのディスク配置問題
符号理論を応用した効率のよい配置法について検討した.Reed-Solomon符号を用いるとエラスティック(ファイルの数が大きくなる程,わずかな平均アクセス時間の増大を許容すれば大きくディスクの数を減らすことが可能)であることを示した。国際会議で報告した.
3.情報検索システム
情報検索システムへの符号化技術の応用としては進展がなかった.近接分野の取り組みとして,に近い視点からテキストマイニングについて取り上げた.新聞記事を対象にクラスラリングを効率よく行う方法,日本語のキーワード検索において効率よく合成語を見つけ出す方法について検討している.
4.その他
符号理論のプロパーなテーマを取り上げた.A*アルゴリズムを用いて計算量を押えながら最ゆう復号を実行する方法,BCHたたみこみ符号の新しい構成法を提案し,電子情報通信学会に報告した.前者は論文にまとめ信学会に投稿した.
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