Probabilistic data mining theory using item response theory based on Markov random field

基于马尔可夫随机场的使用项目响应理论的概率数据挖掘理论

• 批准号: 21700247
• 负责人: YASUDA Muneki
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21700247/
• 关键词: 確率的情報処理; 統計的機械学習理論; 情報統計力学; 項目応答理論; データマイニング; 統計的近似計算理論; アルゴリズム; 統計的学習理論

An item response theory (IRT)is a recent statistical test theory which has been mainly developed in social science and psychology. In conventional models of IRT, each item has been statistically independent of each other. In this research program, I have proposed a new probabilistic model of an IRT including correlations among items, and have proposed approximate techniques and machine learning algorithms for the proposed model. Since the model is mathematically equivalent to Boltzmann machines which are well known in the area of neural networks and the area of machine learning, the proposed methods can be applied to not only the IRT but also applications in those areas.

项目反应理论（IRT）是近年来主要在社会科学和心理学领域发展起来的一种统计测试理论。在传统的IRT模型中，每个项目在统计上是相互独立的。在这个研究项目中，我提出了一个新的概率模型的IRT，包括项目之间的相关性，并提出了近似技术和机器学习算法所提出的模型。由于该模型在数学上等价于Boltzmann机，Boltzmann机在神经网络和机器学习领域是众所周知的，因此所提出的方法不仅可以应用于IRT，而且可以应用于这些领域。

项目成果

Deterministic Approximate Learning Algorithm for Boltzmann Machines using Correlation Equality

使用相关等式的玻尔兹曼机确定性近似学习算法

• 发表时间: 2010
• 期刊: IEICE Transactions (D)
• 作者: Muneki Yasuda and Kazuyuki Tanaka

改良された感受率伝搬法, 電子情報通信学会技術研究報告

改进的磁化率传播方法，IEICE技术研究报告

• 发表时间: 2010
• 作者: 安田宗樹;田中和之
• 通讯作者: 田中和之

Probabilistic image processing by extended Gauss-Markov random fields

扩展高斯-马尔可夫随机场的概率图像处理

• 发表时间: 2009
• 作者: Kazuyuki Tanaka;Nicolas Morin;Muneki Yasuda;D.M.Titterington
• 通讯作者: D.M.Titterington

適応TAP方程式の摂動近似としての再解釈

将自适应 TAP 方程重新解释为扰动近似

• 发表时间: 2010
• 作者: 安田宗樹;田中和之
• 通讯作者: 田中和之

Statistical analysis of the expectation-maximization algorithm with loopy belief propagation in Bayesian image modeling

贝叶斯图像建模中循环置信传播期望最大化算法的统计分析

• DOI: 10.1080/14786435.2011.624558
• 发表时间: 2012
• 期刊: Philosophical Magazine
• 影响因子: 1.6
• 作者: Shun Kataoka;Muneki Yasuda;Kazuyuki Tanaka;D.M.Titterington
• 通讯作者: D.M.Titterington