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柔軟かつ高度な音楽情報検索の実現に向けて，データマイニングにおけるクラスタ抽出の枠組みを基礎として，楽曲の多様な解釈を行なうための基盤技術開発を試みた．特に，多くは信号レベルで扱われる楽曲を離散データとして扱うことで，これまでの形式概念分析やグラフ理論に基づくクラスタ抽出技術をもとに，対象を様々な視点から多角的に解釈・意味付けするための基盤技術の設計・実装を行った．主な成果として，頻出長大パターン抽出に基づく類似楽曲検索，解集合の分割に基づくサイズ上位 N の極大 k-Plex の高速抽出，多段多数決によるクラス分類，クラスラベルを反映した次元圧縮に基づくクラス分類に関するアルゴリズムを得た．
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