スケジューリング機能を持つ例外ルールと常識ルールの同時発見

通过调度功能同时发现异常规则和常识规则

• 批准号: 11130207
• 负责人: 鈴木 英之進
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: Yokohama National University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11130207/
• 关键词: 閾値スケジューリング; 例外ルール; ルールペア; データ構造; ルール発見; データマイニング; 機械学習

本研究は,スケジューリング機能を持つ例外ルールと常識ルールの同時発見手法を提案し,大規模データヘの適用を通してその有効性を評価することが目標である.本年度は,閾値スケジューリングを提案し,基盤システムの実装,予備実験を行った.また,医学データからの例外事例の発見などに関しても成果をあげた.・まず,複数の評価指標を持つ発見パターンを効率的に管理する新しいデータ構造を提案した.このデータ構造は,各指標に1本の平衡探索木を割り当てるものであり,ノードはパターンヘのポインタを表す.・次に,発見ルールの制約条件を緩和する閾値スケジューリングを実現した.この方式では,上記のデータ構造にあらかじめ指定した数のパターンが保存され,新しいパターンが発見された場合,決められた方針にしたがって不要パターンが削除され,閾値が更新される.方針としては,完全に閾値更新を指定するものと,対象指標を順々に変更する方法を考えた.・次に,提案したスケジューリング機能を例外ルールと常識ルールの同時発見手法に組み込み,基盤システムを実装した.・最後に,大規模な実データを4種類用いて予備実験を行った.実験の結果,提案手法の有効性と幅広い用途が実証された.また,抗生物質などに関するきわめて興味深い知識が発見された.・なお,例外ルールと常識ルールの同時発見について,手法と応用の両面で成果をあげた.また,例外事例の発見手法として,サポートベクターマシーンに基づく新手法を開発し,医学データなどでその有効性を確認した.

This study proposes a functional, exceptional, and common sense approach while simultaneously proposing a technical approach. , Large-scale application and effectiveness evaluation of the application and effectiveness of large-scale projects. This year's threshold値スケジューリングをproposalし,basisシステムの実装,为备実験を行った.また,MEDICAL データからのException caseの発见などに关しても Resultsをあげた.・まず, pluralのvaluation価indexをholdつ発见パターンをefficient managementする新しいデータstructuring proposalした.このデータstructuringは, each indicator 1 book of "Balance Exploration Wood Cut"に,発见ルールのConstraint condition をeasing する threshold value スケジューリングを実appear した.このWAY では,のデータ的structuringにあらかじめspecifiedしたnumberのパターンがsaveされ,新しいパターンが発见さIn this case, the policy of deciding the policy is not to be cut off, and the threshold is updated. The needle is the same, the complete threshold value is updated, the specified value is updated, the target indicator is updated, the method is updated, and the method is tested. .・Time, Proposal, Function, Exception, Common Sense, Simultaneous Seeing Technique, Groupみ込み, base base システムを実装した.・Last に, large-scale な実データを4 kinds of いての実験をThe result of the action, the effectiveness of the proposed method, the use of the proposed method, the proof of the effectiveness, the antibiotic substanceに关するきわめて深 interesting knowledge が発见された.・なお, exception ルールと common sense ルールの simultaneously 発见について,techniquesと応用の両面で Resultsをあげた.また,exceptional casesの発见techniquesとして,サポートベクターマシーンにづくNew methodを开発し, Medical データなどでそのeffectivenessをconfirmationした.

项目成果

Shinsuke Sugaya: "Normal Form Transformation for Object Recognition Based on Support Vector Machine"Discovery Science, LNAI1721 (DS'99), Springer. 306-315 (1999)

Shinsuke Sugaya：“基于支持向量机的对象识别的范式变换”Discovery Science，LNAI1721 (DS99)，Springer。

Einoshin Suzuki: "Scheduled Discovery of Exception Rules"Discovery Science, LNAI 1751(DS'99), Springer. 184-195 (1999)

Einoshin Suzuki：“例外规则的预定发现”Discovery Science，LNAI 1751（DS99），Springer。

Einoshin Suzuki: "Evaluating Hypothesis-Driven Exception-Rule Discovery with Medical Data Sets"Proc. Fourth Pacific-Asia Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), LNAI, Springer. (accepted for publication). (2000)

Einoshin Suzuki：“利用医疗数据集评估假设驱动的异常规则发现”Proc。

Farhad Hussain: "Exception Rule Mining with a Relative Interestingness Measure"Proc. Fourth Pacific-Asia Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), LNAI, Springer. (accepted for publication). (2000)

Farhad Hussain：“具有相对兴趣度度量的异常规则挖掘”Proc。

Shinsuke Sugaya: "Support Vector Machines for Knowledge Discovery"Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, LNAI 1704 (PKDD'99), Springer. 561-567 (1999)

Shinsuke Sugaya：“用于知识发现的支持向量机”数据挖掘和知识发现原理，LNAI 1704 (PKDD99)，Springer。