| 研究実績の概要 |
本研究は平成29年度からの3年の計画であり，3年目は，主として(1)これまでに開発したアルゴリズムの大規模データへの適当，(4)提案する不均一データストリームに対応した深層学習について研究成果を普及させるための活動をおこなった．
今年度は，(1)に関して，データマイニングの手法として，深層学習(Deep Learning)を取り上げ，不均一分布を持ったデータに対応したフレームワークを提案した．深層学習では，画像データに対する深層学習を取り上げた.また，不均一分布を持つデータとしてネットワーク攻撃検知問題を取り上げた．今年度は，1) 生成モデルによるminorityクラスのデータ生成，2) 深層学習を用いた画像処理，3) オンライン学習と構造変化検知を利用したパケット分析によるネットワーク攻撃検知手法の提案，の3つのテーマを行った．
3年目の研究成果をまとめて，2つの査読付き学術論文(IJICR 2本)と3つの国際会議(FSDM2019,WorldCIS-2019,Computing COnference 2019)にて発表を行った．国内研究会でも2件の発表を行った．
本研究を受けて，"Data mining with generating data to improve data imbalance problem"のタイトルで国際会議(Big Data Analytics and Data Science)のPlenary Speechを行った．また、1本の解説記事(古くて新しいデータマイニング --- 不均衡データ問題とプライバシー保護データマイニングと画像処理によるデータ処理, 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）)を行った．
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