ルール生成による不完全情報表からの機械学習とその応用

2023 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 20K11954
• 研究機関: 九州工業大学
• 研究代表者: 酒井 浩 九州工業大学, 大学院工学研究院, 教授 (60201513)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 表データ解析 / ルール生成 / 不完全情報 / NIS-アプリオリアルゴリズム / 欠損値補完 / データマイニング / ルール生成による機械学習 / ラフ集合と粒状計算

研究実績の概要

研究代表者はPawlakのラフ集合とAgrawalのアプリオリ法を融合し，DIS-アプリオリ法 (通常の情報表(DISとよぶ)からルールを生成)とNIS-アプリオリ法(不完全な情報表(NISとよぶ)から確実ルールと可能性ルールを生成)を提案・実現している．今回，今までの研究を発展させ「NISからのルールを生成・活用しながら，逐次的に真の情報表DISと真のルールを推定する手法」を提案し，これをルール生成による機械学習Machine Learning by Rule Generation (MLRG)として研究を行った．
MLRGでは対象の属性Aの欠損値を補完するために，Aを決定属性とする確実ルールを生成し，欠損値を含む対象にヒットする最も強い確実ルールの結論部で欠損値を補完する．元データにランダムに欠損値を作り交差検証の実験を通して，MLRGの補完精度を考察した．一様に都合よく補完できるとは限らず，補完の精度は属性間の従属性に影響されることを確認した．成果を「知能と情報」誌から出版した．
さらに，属性間の従属関係を検討した．属性を固定すれば従属度を計算できるが，この場合，(2の属性数乗)の場合が生じる．研究代表者は同じ属性から成るルールのサポート値の和が従属度に一致する性質を利用し，この問題に対する一解決手法を示した．また，表データに限らずクラスター化されたデータ，時系列データ，ファジイのメンバシップ値データなど多様な異種データから一様にルールを生成する枠組Descriptor-based Information System (DbIS)の体系を提案しIUKM2023，Springer LNCS誌で発表した．整備した環境と実行例を示すための動画を下記にアップロードし公開している．
https://www.mns.kyutech.ac.jp/~sakai/RNIA/

研究成果

• [雑誌論文] Descriptor-Based Information Systems and Rule Learning from Different Types of Data Sets with Uncertainty (2023)
  • 著者名/発表者名: Sakai Hiroshi、Nakata Michinori
  • 雑誌名: Proc. IUKM2023, Springer LNAI 巻: 14376 ページ: 255～266
  • DOI: 10.1007/978-3-031-46781-3_22
  • 査読あり
• [雑誌論文] ラフ集合非決定情報解析における欠損値補完とルール生成による機械学習に向けた試み (2023)
  • 著者名/発表者名: Sakai Hiroshi、Nakata Michinori
  • 雑誌名: 知能と情報：Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 巻: 35 ページ: 746～758
  • DOI: 10.3156/jsoft.35.4_746
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Kryszkiewicz’s Relation for Indiscernibility of Objects in Data Tables Containing Missing Values (2023)
  • 著者名/発表者名: Nakata Michinori、Saito Norio、Sakai Hiroshi、Fujiwara Takeshi
  • 雑誌名: Proc. Rough Sets. IJCRS 2023. LNCS, Springer 巻: 14481 ページ: 170～184
  • DOI: 10.1007/978-3-031-50959-9_12
  • 査読あり
• [雑誌論文] Extending Kryszkiewicz’s Formula of Missing Values in Terms of Lipski’s Approach (2023)
  • 著者名/発表者名: Nakata Michinori、Saito Norio、Sakai Hiroshi、Fujiwara Takeshi
  • 雑誌名: Proc. IUKM2023, Springer LNAI 巻: 14376 ページ: 294～305
  • DOI: 10.1007/978-3-031-46781-3_25
  • 査読あり
• [学会発表] Challenges in Descriptor-Based Information Systems and Machine Learning by Rule Generation (2023)
  • 著者名/発表者名: Hiroshi Sakai
  • 学会等名: Int'l. Conf. Rough Sets. IJCRS 2023
  • 国際学会
• [学会発表] Association Rule-based Table Data Analysis and Its Applications - Toward New Interdisciplinary Mathematics for Data Sciences - (2023)
  • 著者名/発表者名: Hiroshi Sakai
  • 学会等名: International Conference on Statistics, Data Science and Reliability: Exploring Trends, Methods & Applications (IC-SDSRETMA-2023)
  • 国際学会 / 招待講演
• [学会発表] 連続値表データにおける記述子とルール生成について - Iris データセットの場合 - (2023)
  • 著者名/発表者名: 酒井 浩
  • 学会等名: 第39回ファジイシステムシンポジウム
• [備考] Software Tools for RNIA
  • URL: https://www.mns.kyutech.ac.jp/~sakai/RNIA/