Data Mining Methods Based on Closed Sets for Data Which Are Combination of Discrete and Continuous Attributes

基于闭集的离散与连续属性相结合的数据挖掘方法

• 批准号: 22240010
• 负责人: YAMAMOTO Akihiro
• 金额: $ 24.04万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010-04-01 至 2014-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22240010/
• 关键词: 知識発見; 機械学習; 形式概念解析; 閉集合; 実数計算; 離散構造データ; フラクタル

This research project is aiming at foundations of knowledge discovery algorithms for both discrete data and continuous data. The key concept of the foundations is closed set. We developed a semi-supervised algorithm for data which have both discrete attributes and continuous attributes. We applied the closed set method to combination of discrete data and continuous data from economics. We also developed new distances between discrete data, a new pseud-distance for continuous data, and a method diagnosis of outliers. We also applied binary coding to image retrieval. As theoretical results, we developed a computational learning theory based on Gray code, a computational learning theory of algebraic closed sets, a fast method of updating the lattice formed by fast closed sets.

本研究计画针对离散资料与连续资料之知识发现演算法之基础。基础的关键概念是闭集。我们开发了一个半监督算法的数据，同时具有离散属性和连续属性。将闭集方法应用于经济学中离散数据和连续数据的组合。 我们还开发了离散数据之间的新距离，连续数据的新伪距离，以及异常值的诊断方法。 我们还将二进制编码应用于图像检索。作为理论成果，我们发展了基于Gray码的计算学习理论，代数闭集的计算学习理论，快速更新由快速闭集构成的格的方法。

项目成果

Aligned Bipartite Episodes between the Genera of Bacteria

细菌属之间对齐的二分情节

• 发表时间: 2010
• 作者: Takashi Katoh;Kouichi Hirata;Hiroki Arimura;Shigeki Yokoyama;Kimiko Matsuoka
• 通讯作者: Kimiko Matsuoka

ZDD を用いた頻出飽和パターンのプライバシー保護マイニング

使用 ZDD 对频繁饱和模式进行隐私保护挖掘

• 发表时间: 2011
• 作者: 大滝啓介;山本章博
• 通讯作者: 山本章博

無順序木編集距離のMAX SNP困難性について

关于无序树编辑距离的MAX SNP难度

• 发表时间: 2010
• 作者: 平田耕一;山本恭之;久保山哲二
• 通讯作者: 久保山哲二

細菌検査データからの頻出二部エピソードの抽出

从细菌测试数据中提取频繁的双向事件

• 发表时间: 2010
• 作者: 河東孝;有村博紀;平田耕一
• 通讯作者: 平田耕一

Efficient Mining of Closed Tree Patterns From Large Tree Databases With Subtree Constraint

具有子树约束的大型树数据库中高效挖掘封闭树模式

• 发表时间: 2013
• 期刊: International Journal on Artificial Intelligence Tools
• 影响因子: 1.1
• 作者: Nguyen Viet Anh;Koichiro Doi;Yamamoto;A
• 通讯作者: A