構造データからのアクティブマイニング

点击翻译按钮获取中文摘要

研究実績は以下のとおり.1.グラフ構造データからの決定木構築プログラムDT-GBIでの探索過程に領域知識の制約(指定したパターンを含む,含まない)を導入した.2.ペアを仮想ノードとして扱い,チャンキングをせず探索する新グラフマイニング手法Cl-GBIを開発した.適切なパラメータ設定により完全探索が可能になり,GBIの数え落としの問題点などを解決した.3.上記Cl-GBIを組み込んだ決定木構築プログラムDT-ClGBIを開発し,肝炎データセットで性能を評価した.4.数値データを伴うデータから,数値を記号離散化することなしに相関の高い数値区間を自動抽出する原理を確立し,それに基づく数値相関規則導出手法を開発した.5.ユーザ指向データマイニングシステムD2MSの肝炎患者に関するルールの理解容易性向上を確認し,多数のルールから統計的に有意なものを選定する手法とルール学習において領域知識を表現の制約に加える手法を提案した,6.科学データマイニングとしてゲノムおよび結晶データを並行して解析した.前者に関しては,SVMによるタンパク質の2次構造におけるβターンの予測手法を拡張しγターンを予測した.後者に関しては,粉末回折データから結晶構造を同定する手法を遺伝的アルゴリズムに基づき開発した.7.意味的まとまりを捉えたパッセージの集合として文書を表し,トレランス・ラフ集合モデルによるソフトマッチを導入し,意味を反映した相関ルールを得る手法を開発した.8.グラフマイニング手法AGMを消費者行動データに適用し,アクティブマイニングによる実証実験を行い新しいデータを収集した.アルコール市場分析から得られた知見に基づき,実際の店舗で店頭プロモーションを行った結果,対象商品の売り上げ増加,関連商品の同時購入頻度の増加を検証することができた.