| 研究課題/領域番号 |
18H03296
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
Michael E.Houle 国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 客員教授 (90399270)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 高次元空間 / 極値理論 / デ ー タ マ イ ニ ン グ / 機械学種 / ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク |
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| 研究成果の概要 |
このコンピュータサイエンスプロジェクトの全体的な目的は、特徴アンサンブル、グラフ、ネットワークなどの複雑なデータタイプの類似性アプリケーションにおける次元の呪いの問題に取り組むことであった。 主な目標：（1）組み合わせデータ型を説明するために内在次元の既存の理論を進歩させること。（2）実証的研究によって理論的意味を確認する。（3）ローカル内在次元理論（LID）の新しい進歩を活用して、データベース、データマイニング、マルチメディア、特にグラフ、ディープニューラルネットワーク、フィーチャアンサンブル、その他の複雑なデータタイプのアプリケーション向けのために効率的で効果的なソリューションを開発する。
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| 自由記述の分野 |
data mining, machine learning, similarity search
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究プロジェクトは、機械学習とデータマイニング分野のトップ国際会議(ICML、ICMR、KDD、SDM)において、５つの影響力のある出版物を生み出した。この研究は、実際に非常に大きな影響を及ぼし、3年未満で、2つの論文が、合計約500件近く引用されるまでに達した。
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