| 研究実績の概要 |
本研究は平成29年度から3年の計画であり，2年目は，主として(2) ストリーム性を考慮したマイニングアルゴリズムの開発を行った。これまで提案者が開発してきたアルゴリズムでの知見を元に、前年度に構築した，不均一分布を持ったデータに対する分散処理可能な深層学習(Deep Learning)のためのアルゴリズムをストリームデータに対応させるアルゴリズムの検討を行った。不均一分布を持ったデータをサンプリングとデータ生成により、精度を向上させる手法を提案し，ベンチマーク用データセットに適用し、提案手法の有効性を検証した。ストリームデータとしてネットワークパケットを元にした不正侵入検知を取り上げ，検知手法を検討した。また、自然言語処理を対象にしたトピックモデルによる話題推定手法の多義語と新語への対応、ソースコード特有の近傍単語の影響を考慮したword2vecを用いた類似コード片推薦手法を提案した。
2年目の研究成果をまとめて，1つの雑誌論文(JITST)と5つの国際会議(IEA-AIE 2018, FSDM2018, SCIS&ISIS with ISWS2018, WorldCIS-2018, IMCIC 2019)にて発表を行った。国内研究会でも発表を行った.
本研究を受けて，日本知能情報ファジィ学会の論文誌の特集を企画した.
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