研究課題
基盤研究(C)
本研究課題では、低品質かつ理解困難なパターンの大量生成というパターンマイニング分野における本質的問題を軽減することを目的とし、頻出パターンに対する表現学習技術の開発と応用を行った。その結果として、特徴的なパターンの抽出や、頻出パターン、相関ルールに対する新たな評価関数の開発に成功した。また応用研究として、表現学習技術を用いた料理レシピの分析と不動産間取り図を対象とした解釈容易モデルも抽出を行った。
データマイニング
頻出パターン発見分野において、パターンの理解容易性の向上と実応用における有益なパターンの獲得は、それぞれ重要な研究課題として認識されている。本研究課題は、表現学習技術を用いてこれらの研究課題にアプローチするものであり、パターン発見の実応用における障壁を軽減し、より現実的な応用への展開において大きな波及効果が期待される。一方、本研究課題で提案する枠組みの本質の一つは、表現学習技術を用いた分析結果の精緻化であり、深層学習における一段抽象度の高い応用であると考えている。