Data analysis for high-dimensional data with discrete structures and its applications

离散结构高维数据分析及其应用

基本信息

  • 批准号:
    22700147
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 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

项目摘要

The main goal of this research is to develop methodologies for efficient searches of solutions with global optimality or for incorporating discrete structures as prior knowledge in combinatorial analyses with high-dimensional data. Moreover, we aim at its evaluation of the usefulness in applications where combinatorial computation plays a central role. We developed some fundamental algorithms to calculate global/approximate optimal solutions in problems that are known to be difficult to solve(such as, NP-hard problems). Also, we studied a framework for the calculation where we can incorporate such discrete structures as prior knowledge into data analysis for efficient and accurate combinatorial calculation. Furthermore, we applied the developed methods to several applications and investigate the usefulness of the framework.
本研究的主要目标是开发方法,有效地搜索具有全局最优性的解决方案,或将离散结构作为先验知识与高维数据的组合分析。此外,我们的目标是在组合计算发挥核心作用的应用程序中的有用性的评估。我们开发了一些基本的算法来计算全局/近似最优解的问题,已知是难以解决的(如,NP难问题)。此外,我们研究了一个框架的计算,我们可以把这样的离散结构作为先验知识到数据分析的有效和准确的组合计算。此外,我们将开发的方法应用到几个应用程序中,并研究该框架的实用性。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Discovering causal structures in binary exclusive-or skew acyclic models
发现二元异或偏非循环模型中的因果结构
  • DOI:
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    T.Inazumi;T.Washio;S.Shimizu;J.Suzuki;A.Yamamoto and Y.Kawahara
  • 通讯作者:
    A.Yamamoto and Y.Kawahara
劣モジュラ性を用いたデータ生成過程の学習
使用子模块性学习数据生成过程
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    河原吉伸
  • 通讯作者:
    河原吉伸
最適クエリ生成装置、最適クエリ抽出方法および判別モデル学習方法(Optimized query generating device and method, and discriminant model learning method)
优化的查询生成装置和方法以及判别模型学习方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Robust active learning for linear regression via density power divergence
通过密度幂散度进行线性回归的鲁棒主动学习
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Sogawa;T. Ueno;Y. Kawahara & T. Washio
  • 通讯作者:
    Y. Kawahara & T. Washio
二値データに対するデータ生成過程の推定
二进制数据的数据生成过程估计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    稲積孝紀;鷲尾隆;清水昌平;鈴木譲;山本章博;河原吉伸
  • 通讯作者:
    河原吉伸
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  • 通讯作者:
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    2022
  • 资助金额:
    $ 2.5万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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