权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

情報ネットワークにおける大規模知識処理のための超高速アルゴリズムの研究

信息网络大规模知识处理超快算法研究

基本信息

批准号：
18049001
负责人：
トーマスツォイクマン
金额：
$ 1.98万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2006
资助国家：
日本
起止时间：
2006 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は,下記の課題に取り組んだ.(1)超高速知識獲得アルゴリズムの研究:数学的な距離尺度と計算量理論に基づいた新しいクラスタリング技法を提案した.我々は,このクラスタリング技法の数学的な意味を明らかにするとともに,本手法を英語および日本語のテキスト語彙のクラスタリングに適用し,実際に人間の感覚に近い語彙集合に分類されることを示した.さらに,ノイズがあるデータに対しても頑健に動作するアルゴリズムを開発し,その効果を実験的に示した.(2)環境履歴と利用者対話を用いた自律・適応的な知識発見手法の研究:対話的機械学習の効率に関する計算量が,決定的モデルと確率的モデルでは本質的に異なるという性質を世界で初めて見出し,これを理論的に明らかにした.(3)ZBDDに基づく大規模知識索引の研究:ZBDDを用いてパターンとデータを効率よく主記憶上に格納し,FP-growth(Han等)やLCM(Uno, Kiyomi and Arimura)などの高速パターン発見アルゴリズムをZBDD上に実装した.これにより,本手法が大規模知識索引を用いた高速知識獲得システムの構築のための要素技術として利用できることを実証した.(4)知的情報検索における高速情報検索技術の研究:高速な情報検索のための索引データ構造として用いる接尾字木を一定の制約条件下で効率よく生成するアルゴリズムを開発した.(5)開放分散環境における高度知識処理のためのプライバシー保護機構の研究:暗号化されたデータベースからの高速なキーワード検索アルゴリズムの検討を行い,現在の一般的なアルゴリズムでは,キーワード数nに対してO(n)の検索時間を要している問題に対して,現実的に実装可能なアルゴリズムでは初めて検索時間をO(n/2^m)にできる可能性を見出した.

This year, the following topics were selected. (1)A Study on Superfast Knowledge Acquisition: Mathematical Distance Scale and Computational Quantity Theory However, while the mathematical meaning of this crustal translation technique is clear, this technique is applicable to the crustal translation of English and Japanese tekusto words, and in fact, it is classified into a collection of recent words that reflect the feelings of the world. In the meantime, the system is being developed and the results are being realized. (2)A Study on the Knowledge Discovery Method of the Environment Performance and the User's Self-discipline in the Application of the Speech: the Calculation Quantity of the Efficiency of the Mechanical Learning in the Speech, the Determination of the Accuracy of the Speech, the Nature of the Nature of the Speech, the Theory of the Speech, and the Theory of the Speech. (3) Research on ZBDD based on large-scale knowledge index:ZBDD is used to improve the efficiency of host memory,FP-growth(Han et al.) and LCM(Uno, Kiyomi and Arimura). This method is used for large-scale knowledge indexing, high-speed knowledge acquisition, and construction of key elements. (4)Research on High Speed Information Search Technology for Intelligent Information Search: High Speed Information Search Index Structure and Application of Information Search under Certain Conditions (5)A Study on the Protection Mechanism of High Level Knowledge Processing in Open Distributed Environment: In the process of high speed detection and retrieval, the general detection and retrieval problems of the present time have been solved by O(n) and O(n/2^m) respectively.