A New Stage of Rough Sets Incomplete Information Analysis and Its application t Data Mining

粗糙集不完全信息分析的新阶段及其在数据挖掘中的应用

• 批准号: 22500204
• 负责人: SAKAI Hiroshi
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Kyushu Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22500204/
• 关键词: ラフ集合; 不完全情報; データマイニング; アプリオリアルゴリズム; 粒状計算; 相関ルール; 非決定情報; ソフトコンピューティング

We coped with rough set theory and rough sets-based data mining. We have theoretically extended rough sets-based concepts in a standard table to concepts in a table with non-deterministic information. Especially in rule generation from a table, we have proposed NIS-Apriori algorithm, which can handle tables with non-deterministic information and the computational complexity is almost the same as the original Apriori algorithm. Furthermore, NIS-Apriori is sound and complete for rules defined in a table with non-deterministic information. We have practically implemented software in C and Prolog, and opened the execution logs in the web page. Currently, we are touching a prototype of a web version with NIS-Apriori.

我们处理了粗糙集理论和基于粗糙集的数据挖掘。在理论上，我们将标准表中基于粗糙集的概念推广到含有不确定信息的表中。特别是在表的规则生成方面，我们提出了NIS-apriori算法，该算法能够处理含有不确定性信息的表，其计算复杂度与原算法几乎相同。此外，对于包含非确定性信息的表中定义的规则，NIS-Apriori是健全和完备的。我们已经用C语言和PROLOG语言实现了软件，并在网页上打开了执行日志。目前，我们正在与NIS-Apriori接触一个网络版本的原型。

项目成果

Rough sets-based machine learning over non-deterministic data: A brief survey

针对非确定性数据的基于粗糙集的机器学习：简要调查

• DOI: 10.1007/978-3-642-35326-0_1
• 发表时间: 2012
• 期刊: Proc. AMLTA2012, Communications in Computer and Information Science, Springer
• 作者: ironori KUMENO;Daniele FOURNIER-PRUNARET and Yoshifumi NISHIO;Hiroshi Sakai
• 通讯作者: Hiroshi Sakai

欠損値を含む情報テーブルにおける2つのラフ近似

信息表中存在缺失值的两个粗略近似值

• 发表时间: 2010
• 作者: 田村健太郎;川田大幸;森直樹;松本啓之亮;中田典規
• 通讯作者: 中田典規

Rough Non-determin-istic Information Analysis for Un-certain Information, The Handbook on Reasoning-Based Intelligent Systems, Chapter 4

针对不确定信息的粗略非确定性信息分析，《基于推理的智能系统手册》，第 4 章

• 发表时间: 2013
• 作者: Hiroshi Sakai;Hitomi Okuma;Mao Wu;Michinori Nakata
• 通讯作者: Michinori Nakata

Rough Non-deterministic Infor-mation Analysis: Foundations and Its Perspective in Machine Learning, Smart Innovation, Systems and Technologies

粗略的非确定性信息分析：机器学习、智能创新、系统和技术的基础及其视角

• 发表时间: 2013
• 作者: Hiroshi Sakai;Hitomi Okuma;Michinori Nakata
• 通讯作者: Michinori Nakata

Two Rough Approximations for Information Tables Containing Missing Values

• DOI: 10.1109/grc.2010.139
• 发表时间: 2010-08
• 期刊: 2010 IEEE International Conference on Granular Computing
• 作者: M. Nakata;H. Sakai