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数値相関ルール高速完全探索手法の開発と薬品処方規則発見への適用評価

数値相関ルール高速完全探索手法の開発と薬品処方規則発見への適用評価
使用数值相关规则的高速完整搜索方法的开发及其在药物处方规则发现中的应用评估
批准号:
17650042
负责人:
鷲尾 隆
金额:
$2.11万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份:
2005
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2005 至 2007

项目摘要

项目成果

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中文摘要
翻译
これまで得た原理、アルゴリズムの拡張と実データ適用評価を行なうため、次の3課題を実施した。1)定量的相関ルール探索原理の拡張これまでの評価結果に基づき、更なる性能の向上を目指した探索原理の拡張検討を行った。2)定量的相関ルール探索アルゴリズムの拡張・改良上記原理の拡張に伴い、探索アルゴリズムの更なる拡張・改良、計算機実装とその性能評価を継続的に行なった。3)上記アルゴリズムの医療治療データを用いた適用評価以上で実装された探索アルゴリズムを医療分野の治療データに適用し、実解析を行なった。そして解析結果に基づき、当該アルゴリズムと実装プログラムの速度、得られたルールの質の評価を行った。更に、医療に留まらず、社会アンケート調査、マーケティング分野データへの適用も行なった。これら追加評価実験では、特定分野に限定されない開発手法の一般的有効性の検証を行うことができた。更に、専門医師や社会科学、マーケティング分野の専門家からレビューを受け、発掘された数値相関ルールが、十分に各分野の専門知識の増強、新たな知見の発見に資することを確認した。
英文摘要
これまで得た原理、アルゴリズムの拡張と実データ適用評価を行なうため、次の3課題を実施した。1)定量的相関ルール探索原理の拡張これまでの評価結果に基づき、更なる性能の向上を目指した探索原理の拡張検討を行った。2)定量的相関ルール探索アルゴリズムの拡張・改良上記原理の拡張に伴い、探索アルゴリズムの更なる拡張・改良、計算機実装とその性能評価を継続的に行なった。3)上記アルゴリズムの医療治療データを用いた適用評価以上で実装された探索アルゴリズムを医療分野の治療データに適用し、実解析を行なった。そして解析結果に基づき、当該アルゴリズムと実装プログラムの速度、得られたルールの質の評価を行った。更に、医療に留まらず、社会アンケート調査、マーケティング分野データへの適用も行なった。これら追加評価実験では、特定分野に限定されない開発手法の一般的有効性の検証を行うことができた。更に、専門医師や社会科学、マーケティング分野の専門家からレビューを受け、発掘された数値相関ルールが、十分に各分野の専門知識の増強、新たな知見の発見に資することを確認した。
期刊论文(26)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
DOI: 10.1007/s00354-007-0015-7
发表时间: 2007
期刊: New Generation Computing
影响因子: 2.6
作者: [T. Washio;Koutarou Nakanishi;H. Motoda]
通讯作者: T. Washio;Koutarou Nakanishi;H. Motoda
SCALETRACK : A System to discover Dynamic Law Equations Containing Hidden States and Chaos
SCALETRACK:发现包含隐藏状态和混沌的动态定律方程的系统
DOI: --
发表时间: 2005
期刊: Proc.of Discovery Science, 8th Int.Conf. DS2005
影响因子: --
作者: [Takashi Washio, Fuminori Adachi, Hiroshi Motoda]
通讯作者: Hiroshi Motoda
DRYADEPARENT, An Efficient and Closed Attribute Tree Mining Algorithm
DRYADEPARENT,一种高效、封闭的属性树挖掘算法
DOI: --
发表时间: 2008
期刊: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering Vol. 20 Issue3
影响因子: --
作者: [上谷巧, 西尾圭祐, 岩井儀雄, 長原一, 谷内田正彦, Gaku NAKANO, 大喜恒甫, Hironori Matsumasa, Alexandre Termier]
通讯作者: Alexandre Termier
Mining Quantitative Frequent Itemsets Using Adaptive Density-based Subspace Clustering
使用基于自适应密度的子空间聚类挖掘定量频繁项集
DOI: --
发表时间: 2005
期刊: Prof.of the Fifth IEEE International Conference on Data Mining
影响因子: --
作者: [ITO, Meguru, NAGAO, Katashi, T.Washio]
通讯作者: T.Washio
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    Development of Deep Machine Learning Method for Generalized State Space Models Using Prior Knowledge Constraints and Weak Learning
    • 批准号:
      23H00471
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
    • 资助金额:
      $29.87万
    • 财政年份:
      2023
    • 负责人:
      鷲尾 隆
    • 依托单位:
    Study on fast and accurate classifier learning method from unlabeled big data
    • 批准号:
      20K21815
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
    • 资助金额:
      $4.08万
    • 财政年份:
      2020
    • 负责人:
      鷲尾 隆
    • 依托单位:
    不完全データからの大規模半正定行列推定手法の探究と量子情報計算実験推定への応用
    • 批准号:
      21650029
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
    • 资助金额:
      $1.92万
    • 财政年份:
      2009
    • 负责人:
      鷲尾 隆
    • 依托单位:
    大規模次元観測時系列からのダイナミクス知識体系化と理解支援手法の開発
    • 批准号:
      19024048
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
    • 资助金额:
      $3.9万
    • 财政年份:
      2007
    • 负责人:
      鷲尾 隆
    • 依托单位: