Evolutionary knowledge discovery to create explainable knowledge from large data sets
Evolutionary knowledge discovery to create explainable knowledge from large data sets
进化知识发现，从大数据集中创建可解释的知识
批准号：
20K11964
负责人：
Shimada Kaoru
金额：
$2.75万
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
项目状态：
已结题
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
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Evolutionary Method to Discover Itemsets with Statistically Distinctive Backgrounds
发现具有统计特征背景的项集的进化方法
发现具有统计特征背景的项集的进化方法
DOI：
10.1109/aike52691.2021.00024
发表时间：
2021
期刊：
Proc. of 2021 IEEE Fourth International Conference on Artificial Intelligence and Knowledge Engineering
影响因子：
--
作者：
[Kaoru Shimada, Takaaki Arahira, Shogo Matsuno]
通讯作者：
Shogo Matsuno
DOI：
10.1145/3520304.3528974
发表时间：
2022-07
期刊：
Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion
影响因子：
--
作者：
[Shogo Matsuno;K. Shimada]
通讯作者：
Shogo Matsuno;K. Shimada
ItemSB: Itemsets with Statistically Distinctive Backgrounds Discovered by Evolutionary Method
ItemSB：通过进化方法发现具有统计上独特背景的项目集
ItemSB：通过进化方法发现具有统计上独特背景的项目集
DOI：
10.1142/s1793351x22420028
发表时间：
2022
期刊：
International Journal of Semantic Computing
影响因子：
0.8
作者：
[Shimada Kaoru, Arahira Takaaki, Matsuno Shogo]
通讯作者：
Matsuno Shogo
統計的に特徴的な背景を持つアイテムセットを発見するための進化計算方法
一种用于发现具有统计上独特背景的项集的进化计算方法
一种用于发现具有统计上独特背景的项集的进化计算方法
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
作者：
[嶋田香, 松野省吾，荒平高章]
通讯作者：
松野省吾，荒平高章
Evolutionary Method for Two-dimensional Associative Local Distribution Rule Mining
二维关联局部分布规则挖掘的进化方法
二维关联局部分布规则挖掘的进化方法
DOI：
10.1109/ictai52525.2021.00163
发表时间：
2021
期刊：
Proc. of The 33rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence
影响因子：
--
作者：
[Shimada Kaoru, Arahira Takaaki, Matsuno Shogo]
通讯作者：
Matsuno Shogo
共 6 条
Knowledge discovery method in large scale data using artificial missing values
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批准号：16K00316
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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资助金额：$2.83万
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财政年份：2016
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负责人：Shimada Kaoru
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依托单位：
海外基金