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2015 年度 研究成果報告書

モデルマイニング:超高次元大規模データからの局所モデル探索列挙手法の探求

研究課題

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研究課題/領域番号 26540116
研究種目

挑戦的萌芽研究

配分区分基金
研究分野 知能情報学
研究機関大阪大学

研究代表者

鷲尾 隆  大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00192815)

連携研究者 清水 昌平  大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (10509871)
河原 吉伸  大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2016-03-31
キーワードデータマイニング / 機械学習 / ビッグデータ / モデリング / 高次元データ / サンプリング / アンサンブル
研究成果の概要

超高次元大規模データから各サブプロセスを表すモデルを高速探索するモデルマイニング原理を探求し、医療等への実験適用を通じたアルゴリズム検討を目的とした。その結果、大規模データから高速、高精度なモデルマイングが可能なランダムサブサンプリングとアンサンブルモデリングの原理を確立し、それを実装する半空間データ質量や類似性尺度の手法を得た。またそれらを医療分野に適用し、臨床患者データから新しい心疾患生起メカニズムモデルを発掘することに成功した。以上の成果を、機械学習の世界トップ論文誌であるMachine Learningやデータマイニングの世界トップ国際会議であるICDM及び医学主要論文誌に発表した。

自由記述の分野

Data Mining

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公開日: 2017-05-10  

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