大規模データベースからの例外的ルールの発見に関する研究

从大规模数据库中发现异常规则的研究

• 批准号: 08780337
• 负责人: 鈴木 英之進
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Yokohama National University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780337/
• 关键词: 人工知能; 機械学習; データマイニング; データベースからの知識発見; 例外的知識; 圧縮情報量; 分枝限定法

例外的ルールは,常識的な知識を表す通常的ルールに対する例外を表すものであり,他のルールに比較して知られていない可能性が高いために,きわめて有用となる場合がある.本研究では,主に次の3点について検討し,大規模データベースから領域固有のモデルや知識を用いずに例外的ルールを発見する手法を考案した.1.例外的ルールの知識表現形式例外的ルールと対応する通常的ルールを確率的に成立するプロダクションルールで表現し,それらの組ルールペアを発見対象の知識表現形式とした.この知識表現形式は,領域知識に依存せず,発見過程が効率的でありなおかつ発見対象としても汎用的で興味深いという利点がある。2.情報理論的評価規準まず,確率的プロダクションルールの潜在的有用性を,ITRULEシステムを開発したSmythらに習い,その圧縮情報量で評価することにした.次に,発見対象となるルールペアの評価規準として,通常的ルールの圧縮情報量と例外的ルールの圧縮情報量の積で定義される圧縮情報量積規準を提案した.この規準は,それぞれのルールの良さを適切に考慮し,各ルールの一般性,安定性,意外性を,領域情報に依存せず統一的かつ定量的に評価するものである.3.効率的アルゴリズム圧縮情報量積規準についての理論的な解析の結果,計算結果を変えずに,条件によっては20倍以上の高速化を可能にする新しい分枝限定法を考案した.以上の手法に基づき,計算機上にプロトタイプシステムを構築し,さまざまなデータベースに適用することによってその有効性を実験的に確認した.

The exception is common knowledge. The exception is common knowledge. This study is mainly focused on three aspects: 1. Exceptional knowledge representation forms; 2. Exceptional knowledge representation forms; 3. Exceptional knowledge representation forms; 4. Exceptional knowledge representation forms; 5. Exceptional knowledge representation forms; 6. Exceptional knowledge representation forms; 7. Exceptional knowledge representation forms; 8. Exceptional knowledge representation forms; 9. Exceptional knowledge representation forms; 9. Exceptional knowledge representation forms; 10. Exceptional knowledge representation forms; 11. Exceptional knowledge representation forms; 12. Exceptional knowledge representation forms; 13. Exceptional knowledge representation forms; 14. Exceptional knowledge representation forms; 15. Exceptional knowledge representation forms; 16. Exceptional knowledge representation forms; 17. Exceptional knowledge representation forms; 18. Exceptional knowledge representation forms; 19. Exceptional knowledge representation forms; 19. Exceptional knowledge representation forms; 19. Exceptional knowledge representation forms; 19. Exceptional knowledge representation forms; 10. Exceptional knowledge representation forms; 19. Exceptional knowledge representation forms; 10. Exceptional knowledge representation forms; 10. Exceptional knowledge representation forms; 10. Exceptional knowledge representation forms This knowledge is expressed in the form of domain knowledge, which depends on the discovery process, and the discovery process is effective. 2. The evaluation criteria of information theory show the potential usefulness of accurate information collection, and the evaluation of information compression in the development of ITRULE system. In addition, it is found that the evaluation criteria for individual data are proposed, and the product definition of ordinary individual data compression information and exceptional individual data compression information is proposed. This criterion is based on the consideration of the generality, stability and contingency of each class, and the evaluation of the unified quantitative dependence of domain information. 3. The analysis results of the theoretical calculation of the product criterion of the reduced information. The above method is based on the construction of a computer program, and the application of the program is confirmed.

项目成果

鈴木英之進,志村正道: "情報理論的手法を用いたデータベースからの例外的知識の発見" 人工知能学会誌. 12・2(掲載予定). (1997)

Hidenoshin Suzuki、Masamichi Shimura：“使用信息理论方法从数据库中发现特殊知识”日本人工智能学会杂志 12/2（待出版）。