汎用性獲得のための統計的ラフ集合手法によるルール導出法の改善と判別問題への適用

使用统计粗糙集方法改进规则推导方法以获得判别问题的通用性和应用

• 批准号: 20K11937
• 负责人: 加藤 裕一
• 金额: $ 1.83万
• 依托单位: Shimane University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11937/
• 关键词: If-then ルール; 決定表; 事後確率最大化推定法; Random Forest; 判別分析; ベイジアンネットワーク; 部分一致仮説モデル; データ発生・ルール導出検証モデル; トランザクションデータベース; 共起集合; 相関ルール法; ラフ集合理論; 統計的ルール導出法; 学習・判別問題; ルール導出法の性能評価システム; 不適合性の原理

決定表と呼ばれるデータベースに潜む因果関係をif-thenルール形式で推定する手法として，申請者はSTRIMが提案した．この手法は，従来のラフ集合理論の下近似・上近似集合を利用したルール導出法を，統計的観点から有意水準を有するルール導出法に改善したものである．R4年度の前半では，シミュレーション実験を中心に，従来のSTRIMをBayes的手法から見直しBayesian STRIMへと発展させた．この手法により、適切なデータサイズが確保できれば、予め設定したルールを過不足なく推定できる目途が付いた．後半では，実データ（楽天トラベルデータ）への適用を目指した．実データは，シミュレーションデータと異なり，多くの汚れたデータを含んでいる．このため，有意水準を満たさないルールも含み判別実験を実施してRandom Forest(RF)と同等以上の判別成績を出力するexpanded STRIM(ex-STRIM)を提案した．推定したルールをベースにした判別実験はルール推定成績の目安である（実データである為，真のルールが何か分からない）．一方で木構造をベースにBootstrap法を利用するRFは，人間に理解できるどの様なルールも導出できない為，意思決定利用に多くの不安が付きまとう．更にex-STRIMが含む主要な幹，枝，葉となるルールに整理して，人間の意思決定に利用できる考察をしている．このような考察を国内外の学術雑誌に現在投稿中である．国内誌からは4月4日付けで採録通知を受け取っている．

Decision table と shout ば れ る デ ー タ ベ ー ス に latent む causal masato is を if if-then ル ー ル form presumption で す る gimmick と し て, applicants は STRIM が proposal し た. こ の は, 従 to の ラ フ set theory under の approximation, the approximate set を using し た ル ー ル を export method, statistical point of 観 か ら を have deliberately level す る ル ー ル に export method improve し た も の で あ る. R4 in the first half of the year の で は, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン be 験 に を center, 従 to の STRIM を Bayes theorem of か ら see straight し Bayesian STRIM へ と 発 exhibition さ せ た. こ の gimmick に よ り, appropriate な デ ー タ サ イ ズ が ensure で き れ ば, set to め し た ル ー ル を had insufficient な く presumption で き る mesh way が pay い た. After half で は, be デ ー タ (joy day ト ラ ベ ル デ ー タ) へ の applicable を refers し た. Be デ ー タ は, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン デ ー タ と different な り, more く の fouling れ た デ ー タ を containing ん で い る. こ の た め, intentionally level を against た さ な い ル ー ル も containing み discriminant be 験 を be applied し て Random Forest (RF) と equivalent の discriminant scores を output す る expanded STRIM (ex - STRIM) を proposal し た. Presumption し た ル ー ル を ベ ー ス に し た discriminant be 験 は ル ー ル presumption result の mesh Ann で あ る (be デ ー タ で あ る for, really の ル ー ル が what か points か ら な い). Side で wooden structure を ベ ー ス に を Bootstrap method using す る RF は, human に understand で き る ど の others な ル ー ル も export で き な い for, meaning decided to use more than に く の uneasy が pay き ま と う. Contains more に ex - STRIM が む な main stem, branch, leaf と な る ル ー ル に finishing し て, human の mean deciding に use で き る investigation を し て い る. Youdaoplaceholder3 ような ような investigation を domestic and foreign <s:1> academic 雑 journals に submission now である. The domestic journal ら ら ら sent a けで reporting notice on April 4th to を to be obtained by け って る る る る.

项目成果

Application of Bayesian STRIM to Datasets Generated via Partial Correspondence Hypothesis

贝叶斯 STRIM 在部分对应假设生成的数据集中的应用

• 发表时间: 2022
• 期刊: MLDM 2022 Proceedings
• 作者: 安井 猛;水科 晴樹;陶山 史朗;山本 健詞;Y. Kato and T. Saeki
• 通讯作者: Y. Kato and T. Saeki

New Rule Induction Method by Use of a Co-occurrence Set from the decision Table

使用决策表中的共现集的新规则归纳方法

• 发表时间: 2020
• 作者: Dongsheng Yang;Wataru Sato;Qianying Liu;Takashi Minato;Shushi Namba;Shin'ya Nishida;大森信行，小山吉人，栗田 浩，西村美也子，百瀬英哉，近井 学，遠藤博史，井野秀一;Y.Kato
• 通讯作者: Y.Kato

ルール導出法を改善した STRIM の提案と 部分一致仮説データへの適用

改进规则推导方法的STRIM的提出及其在部分匹配假设数据中的应用

• 发表时间: 2022
• 期刊: システム制御情報学会論文誌
• 作者: 中川 友莉恵;水科 晴樹;山本 健詞;多賀みなみ，狩野旬，坂井恵子，竹田哲也，守屋央朗，山本泰生，武安伸幸，右田真司;加藤 裕一 ，佐伯 徹郎
• 通讯作者: 加藤 裕一 ，佐伯 徹郎

拡張STRIMの提案と実データへの適用

扩展STRIM的提议及其在实际数据中的应用

• 发表时间: 2022
• 期刊: 信学技法
• 作者: Shiomi Masahiro、Minato Takashi、Ishiguro Hiroshi、Advanced Telecommunications Research Institute International (ATR) 2-2-2 Hikaridai;Keihanna Science City;Kyoto 619-0288;Japan、Osaka University 1-3 Machikaneyama;Toyonaka;Osaka 560-8531;Japan;西尾剛大，佐伯徹郎，加藤裕一
• 通讯作者: 西尾剛大，佐伯徹郎，加藤裕一

Rules and Reasoning 4th International Joint Conference, RuleML+RR 2020

规则与推理第四届国际联合会议，RuleML RR 2020

• 发表时间: 2020
• 作者: 相川渉;三輪誠;佐々木裕;Y.Kato and T.Saeki
• 通讯作者: Y.Kato and T.Saeki