最小記述長原理に基づきデータからの帰納学習を統合する知識獲得技術の研究

基于最小描述长度原则的数据归纳学习相结合的知识获取技术研究

• 批准号: 18700131
• 负责人: 吉田 哲也
• 金额: $ 2.11万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2006 至 2007
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18700131/
• 关键词: 知識獲得; 知識の整合性; 機械学習; 記述長; 最小記述長原理

本年度に行った研究実績を以下に述べる.1.昨年度に実施した検討に基づいて,知識の整合性を保障しながら,人問の専門家から継続的に知識を獲得できる知識獲得手法に対して,機械学習の分野における主要技術の一つである事例(データ)からの学習に着目して,人間の専門家からの知識獲得(これも広義の意味での学習とみなせる)と,データからの学習の両者とを統合化するプログラムコードの実装を更に進めた.2.1.での実装においては,蓄積した知識の根拠となる事例集合をも保持するような知識べースの表現形式を用いることによって,知識べースを表現する木構造における各ノードを,事例に対する推論(判断)を行う知識とともに,その根拠となる事例集合をも保持することを実現した.3.各ノードが保持するそれぞれの知識の複雑さを,知識表現の複雑さに対する記述長と,その知識を用いて与えられた事例集合を分類した際の精度(予測誤差)に対する記述長として,2.で実現した各ノードに蓄積する事例集合を利用して計算するモジュールをコードとして実装した.4.2.,3.,などを通じて実装したモジュールを利用することにより,人間の専門家とデータからの両者から知識を獲得できる知識獲得手法を,計算機上にプロトタイプシステムとして実現した.5.上記を通じて開発したプロトタイプシステムを,機械学習の分野で公開されているベンチマークデータなどに対して適用し,その性質や挙動を評価した.

The research achievements of this year are described as follows: 1. Last year, the implementation of the research foundation, the integration of knowledge, the acquisition of knowledge, the acquisition of knowledge methods, the separation of mechanical learning, the main technologies, the integration of knowledge, the integration of knowledge. The knowledge of the world is gained 2.1. In the process of implementation, the root of accumulation of knowledge and the collection of cases are maintained. In the process of implementation, the expression of knowledge and the structure of knowledge are maintained. The case is classified according to the accuracy (prediction error). 2. The collection of accumulated cases is calculated by using the method of calculating the total number of cases. 4.2. 3., 5. In the above note, we will open up the topic of the topic.

项目成果

Incremental Neighborhood Graphs Construction for Multidimensional Databases Indexing

• DOI: 10.1007/978-3-540-72665-4_35
• 发表时间: 2007-05
• 作者: Hakim Hacid;Tetsuya Yoshida

Graph Clustering Base on Structural Similarity of Fragments

基于片段结构相似性的图聚类

• 发表时间: 2006
• 期刊: Lecture Notes in Computer Science 3847
• 作者: Hakim Hacid;Tetsuya Yoshida;Tetsuya Yoshida
• 通讯作者: Tetsuya Yoshida

局所更新に基づく逐次的な近傍グラフ構築手法

基于局部更新的顺序邻域图构建方法

• 发表时间: 2007
• 期刊: FIT情報科学技術レターズ vol.6
• 作者: Hakim Hacid;Tetsuya Yoshida
• 通讯作者: Tetsuya Yoshida