複雑な知識構造を有す体系からの有意属性の構成的帰納基盤技術の研究

复杂知识结构系统显着属性构造归纳基础技术研究

• 批准号: 11878062
• 负责人: 元田 浩
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Exploratory Research
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11878062/
• 关键词: 知識獲得; 機械学習; グラフに基づく学習; 属性選択; 属性構築; データマイニング; 属性構成

研究実績は以下のとおり.1.混在属性に関する類似性尺度の検討数値属性,離散属性,名義属性のように性質の違った属性が混在した場合のデータの間の類似性を評価する手法を検討した.本来性質の違うもの同志の差を一般的に比較することは無理であるが,領域に依存した重み付けをすることによって単一の数値に写像する簡便な手法が実用的であることを示した.2.帰納的属性構成法の提案と評価複雑な構造体として与えられるデータは,基礎となる属性を組合わせて部分構造が形成され,これらがさらに再帰的に組み合わされて全体構造が形成されているものとみなすことができる.グラフに基づく帰納推論の手法は,一般グラフで表現される複雑な構造体に内在する部分構造を多頻度部分グラフとして発見することができる.この性質を帰納的属性構成に適用し,階層構造を有す部分構造を自動的に抽出し,新たな属性とする手法を提案した.その効果を変異源性の化合物の同定に適用し評価したところ,従来から知られている,親水性やエネルギー順位などの数値的な指標に劣らず,変異源性を同定するに有効な属性として機能することを確認した.3.帰納的属性構成法統合機械学習環境の構築上の結果を踏まえて前年度に設計した帰納的属性構成法を統合した機械学習環境を構築した.

The results of this study are as follows: 1. The similarity scale of mixed attributes is discussed in numerical attributes, discrete attributes, nominal attributes, and violation attributes. The difference between the original property and the homosexuality is generally compared. The unreasonable difference between the original property and the homosexuality depends on the domain. The simple method of writing the image is used. The attribute composition method of the inclusion is proposed. The complex structure is evaluated. The attribute combination of the basic structure is formed. The structure of the whole structure is formed by the combination of the two parts. The method of basic inference is to express the complex structure in general, and the structure in part is to express the complex structure in part. The properties of the system are applied, and the hierarchical structure is automatically extracted. The results show that the same properties of heterogenous compounds are suitable for evaluation, and the hydrophilic compounds are suitable for evaluation, and the hydrophilic compounds are suitable for evaluation. 3. Integration of attributes and functions into the mechanical learning environment.

项目成果

Takashi Matsuda: "Extension of Graph-Based Induction for General Graph Structured Data"Proc.of the Fourth Pacific-Asia Conference of Knowledge Discovery and Data Mining. 420-431 (2000)

Takashi Matsuda：“Extension of Graph-Based Induction for General 图结构化数据”Proc. of the Fourth Pacific-Asia Conference of Knowledge Discovery and Data Mining。

寺邊正大: "サンプリングとcommittee学習による決定木生成の高速化"2000年度人工知能学会全国大会資料. 315-318 (2000)

Masahiro Terabe：“使用采样和委员会学习加速决策树生成”2000 年日本人工智能学会全国会议 315-318 (2000)。

H.Motoda: "Feature Selection Using Consistency Measure"Proc. of the Second International Conference on Discovery Science. 319-320 (1999)

H.Motoda：“使用一致性度量进行特征选择”Proc。

T.Washio: "A Data Pre-processing Method Using Association Rules of Attributes for Improving Decision Tree"Proc. Of the Third Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 143-147 (1999)

T.Washio：“一种使用属性关联规则改进决策树的数据预处理方法”Proc。

松田喬: "一般グラフに対するGraph-Based Inductionとその応用"第40回人工知能基礎論研究会資料. 103-109 (2000)

Takashi Matsuda：“基于图的归纳及其在一般图上的应用”第 40 期人工智能基础研究组材料 103-109 (2000)。