2005 Fiscal Year Annual Research Report
多視点・多粒度型知識発見のためのデータマイニング手法
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16300042
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
鈴木 英之進 横浜国立大学, 大学院・工学研究院, 助教授 (10251638)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安藤 晋 横浜国立大学, 大学院・工学研究院, 助手 (70401685)
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| Keywords | 多視点・多粒度型可視化 / ウェブページデータ / ネットワーク侵入データ / 確率的クラスタリング / トランザクションデータ / 時空間データ / データマイニング / 情報可視化 |
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| Research Abstract |
多視点・多粒度型知識発見のためのデータマイニング手法として,昨年度確立した確率的クラスタリングと情報量基準に基づく方法や特異ウェブページ発見で成功を収めた手法などを改良・発展して最終手法とし,ウェブページデータやネットワーク侵入データなどに適用してその有効性を客観と主観の両面から定量的に評価した.方法は,医療検査データで有効性が示されたわれわれのプロトタイプライン可視化手法の拡張となっている
ウェブページデータを用いた実験は,多数のウェブページの内容をA4用紙1枚の表示結果から把握する課題について行った.一定時間に多数の質問を課す形式のため,評価指標としては被験者たちの正解数を採用し,Googleに比較して約35%増加することに成功した.画像やキーワードに関する個別処理は依然必要であるものの,知識発見のために適切な複数の視点と粒度で情報を可視化するという当初の目的を達成できたと考える.開発したプロトタイプシステムは,次世代型インターネット検索エンジンのためにも有用であると期待される.
ネットワーク侵入データを用いた実験は,ウェブページへのアクセス履歴からの予測問題について行った.不正アクセス検知に関する再現率・適合率,珍しい不正アクセスの発見可視化結果の見易さなどに関して良好な結果を得た.研究過程において,多目的型探索手法,情報量評価指標,および述語データ用クラスタリングなども開発してそれらの有効性を確認した.
その他,仏国カン大学と協力して昨年度開発したトランザクションデータ可視化手法を改良し,良好な結果を得た.サッカーに代表される各種時空間データへの適用も進め,可視化と知識発見の両面で成果をあげた.
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