ラベル付き・ラベル無しデータを統合的活用する共学習システムの構築方法に関する研究

研究如何构建综合利用标记和非标记数据的协同学习系统

• 批准号: 14780280
• 负责人: 吉田 哲也
• 金额: $ 2.43万
• 依托单位: Hokkaido University (2004)Osaka University (2002-2003)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14780280/
• 关键词: グラフ構造データ; 決定木; 肝炎データ解析; 精緻化; 学習システム; チャンキング; 肝炎データ; ラベル付きデータ; ラベル無しデータ; クラスタリング

研究実績は以下のとおり.1.初年度,次年度に検討した,グラフ構造データを対象とする学習アルゴリズム(ラベル付きデータに対するDecision Tree Graph-based Induction (DT-GBI)法,および,ラベル無しデータに対するBeam-wise Graph-based Induction (B-GBI法))実問題に適用した場合,抽出される知識(部分グラフ)は例外を多く含み,正確性に欠けるという問題があった.この問題を解決するため,学習アルゴリズムで抽出した部分グラフを制約として更に活用し,得られた知識(部分グラフ)の精緻化を行う方法を考案し,実装した.2.1.を実現する際,制約として活用する部分グラフの包含関係を確認するために部分グラフの同型問題を解く必要があるが,この問題はNP完全であり,大規模なデータを対象とする場合に計算時間が問題となる.この問題に対し,GBI法はもともとGreedy探索に基づく手法あることを考慮し,正確性よりも高速性を重視し,GBI法を活用した部分グラフ同型問題の近似解法を考案し,実装し,1.の手法に導入した.3.次年度に引き続き,実問題への適用例として,千葉大学医学部付属病院から提供いただいた肝炎データに適用した.各患者の肝臓の線維化程度,肝炎の型(B・C)に加え,新たにインターフェロンの効用予測問題に適用した.DT-GBI法により構築した決定木の分類精度を評価し,また,DTGBI法およびB-GBI法で抽出した部分グラフを1.の手法を用いて精緻化した知識(部分グラフ)の妥当性を,専門家(医師)により評価いただいた.4.本研究課題を通じて開発した手法および得られた知見(UCIのpromoterデータと3.の肝炎データを対象)を整理して海外の学術論文に投稿し,受理された.

Study the following information. 1. At the beginning of the year, the next year, the first year, the second year, the first year, the next year, the beginning of the year, the Make sure that you do not have any information about the problem. In order to solve the problem, we need to learn how to use it more flexibly, so that we can learn more about how to use it more flexibly, so that we can get the knowledge (part of it) to refine the method of examination, and install it. 2.1. As a result of the current situation, it is necessary to make sure that it is necessary to solve the same type of problem, that the NP is completely down, and that the large-scale model is similar to the calculation time problem of the same type of problem. In order to solve the problem, the GBI method, the Greedy method, the basic method, the method, the method, the The modus operandi was introduced into the box. 3. In the next year, we will introduce the use case for the next year, and the Department of Medicine of Qianyu University will provide information about hepatitis virus infection. The degree of maintenance of each patient's liver, the increase of hepatitis B and C virus, and the use of the new method. DT-GBI method was used to determine the accuracy of wood classification. The accuracy of wood classification was determined by DTGBI method and B-GBI method. The gimmick is used to refine the knowledge (part of the knowledge) and the appropriateness of the doctor (doctor). 4. In this study, the general subject of this study is to learn the opinions of the general public in this study. We will sort out and submit contributions to overseas academic articles and accept them.

项目成果

Warodom Geamsakul: "Analysis of Hepatitis Dataset by Decision Tree based on Graph-Based Induction"Springer Velarg LNAI. (to appear). (2004)

Warodom Geamsakul：“基于图归纳的决策树分析肝炎数据集”Springer Velarg LNAI。

Warodom Geamsakul: "Classifier Construction by Graph-Based Induction for Graph-Structured Data"Seventh Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2003). (2003)

Warodom Geamsakul：“图结构数据的基于图归纳的分类器构建”第七届亚太知识发现和数据挖掘会议 (PAKDD2003)。

Warodom Geamsakul: "Performance Evaluation of Decision Tree Graph-Based Induction"Fifth International Conference on Discovery Science (Springer Verlag LNAI2843). 128-140 (2003)

Warodom Geamsakul：“基于决策树图的归纳的性能评估”第五届国际发现科学会议（Springer Verlag LNAI2843）。

新開大樹, 吉田哲也, 西田正吾: "検索キーワード間の関連性を用いた情報獲得支援システム"ヒューマンインタフェース学会論文誌. 4・4. 207-217 (2002)

新海大树、吉田哲也、西田翔吾：“利用搜索关键字之间的关系的信息获取支持系统”人机界面学会杂志207-217（2002）。

Takashi Matsuda: "Active Mining from Hepatitis Data by Beam-wise GBI"International Workshop on Active Mining (AM-2002), working notes. 37-44 (2002)

Takashi Matsuda：“Beam-wise GBI 从肝炎数据中进行主动挖掘”主动挖掘国际研讨会 (AM-2002)，工作笔记。