例外性発見に基づくスパイラル的アクティブマイニング

2001 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 13131204
• 研究種目: 特定領域研究(B)
• 研究機関: 横浜国立大学
• 研究代表者: 鈴木 英之進 横浜国立大学, 工学研究院, 助教授 (10251638)
• 研究分担者: 鍾 寧(Ning Zhong) 前橋工科大学, 工学部, 教授 (70284263)
• キーワード: 例外性発見 / スパイラル的発見 / 例外ルール / 特異ルール / 発見基礎論 / データマイニング / 機械学習

研究概要

本研究の目的は,データ,知識,および環境などに関する例外性を連鎖的に発見するアクティブマイニング手法を構築し,医学・商業データなどを用いた実験における専門家による評価で有効性を実証することである.さらに例外性発見は,状況変化を検知する有効な手段であるため,本研究でもこの機能を実現することを目的とした.
本年度の目標は,(1)データ,知識,および環境における例外性を連鎖的に発見するスパイラル的例外性発見手法を構築する,(2)発見された例外性からデータ,知識,および環境に関する状況変化を検知する手法を構築する,および(3)既発見ルールに応じて対象データを変更するスパイラル的特異ルール発見手法を構築することである.
(1)に関しては,既に発見された例外性を与えられたデータとユーザの評価値に照らしあわせ,新しい例外知識を発見する手法を開発した.提案手法はデータマイニングの標準問題として提供されている髄膜炎データに適用済みである.
(2)に関しては,統一的な規準を確立するために,ルール発見の新しい最悪解析を行った.この解析は従来研究と異なり,ルール発見に重要である複数の指標に関する誤差が指定値以内である場合を,指定した確率以上とするために必要な必要例数を与える.
(3)に関しては,対象データを変更し,興味深い特異データを抽出することにより,特異ルールを発見する手法を開発した.この手法を抗原抗体反応に関するアミノ酸配列データなどに適用し,提案法の有用性を示した.さらに特異ルールを相関ルールや例外ルールと形式的に比較・分析し,特異指向マイニングの理論的根拠を確立した.

研究成果

• [文献書誌] Einoshin Suzuki: "Bloomy Decision Tree for Multi-Objective Classification"Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, LNAI, Springer. 2168. 436-447 (2001)
• [文献書誌] Einoshin Suzuki: "Worst-Case Analysis of Rule Discovery"Discovery Science, LNAI, Springer. 2226. 365-377 (2001)
• [文献書誌] 鈴木英之進: "例外ルールの発見"システム制御情報学会論文誌. 13・4(印刷中). (2002)
• [文献書誌] Yuu Yamada: "Toward Knowledge-Driven Spiral Discovery of Exception Rules"Proc. 2002 IEEE International Conference on Fuzzy Systems. (印刷中). (2002)
• [文献書誌] Shutaro Inatani: "Data Squashing for Speeding up Boosting-Based Outlier Detection"Proc. 13th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems. (印刷中). (2002)
• [文献書誌] N.Zhong: "Dynamically Organizing KDD Process"International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. 15・3. 451-473 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "Rule Discovery by Soft Induction Techniques"Neurocomputing, An International Journal. 36・1-4. 171-204 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "A Hybrid Model for Rule Discovery in Data"Knowledge Based Systems, An International Journal. 14・7. 397-412 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "Using Rough Sets with Heuristics to Feature Selection"Journal of Intelligent Information Systems. 16・3. 199-214 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "A Rough Sets Based Knowledge Discovery Process"International Journal of Applied Mathematics and Computer Science. 11・3. 101-117 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "Rough Sets in Knowledge Discovery and Data Mining"Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Systems. 13・6. 581-591 (2001)
• [文献書誌] C.Liu: "Rough Problem Settings for ILP Dealing with Imperfect Data"Computational Intelligence, An International Journal. 17・3. 446-459 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "Peculiarity Oriented Mining and Its Application for Knowledge Discovery in Amino-acid Data"Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, LNAJ, Springer. 2035. 260-269 (2001)
• [文献書誌] J.Wu: "An Investigation on Human Multi-Perception Mechanism by Cooperatively Using Psychometrics and Data Mining Techniques"Proc. 5th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics, and Informatics. X. 285-290 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "Interestingness, Peculiarity, and Multi-Database Mining"Proc. 2001 IEEE International Conference on Data Mining. 566-573 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "Knowledge Discovery and Data Mining"Encyclopedia of Microcomputers. 27・Supp.6. 235-286 (2001)
• [文献書誌] N.Zhong: "Automatic Knowledge Discovery in Larger Scale Knowledge-Data Bases"The Handbook of Expert Systems. 4. 1015-1070 (2001)