Explanatory Analysis of Probabilistic Graphical Models based on Discriminative Pattern Mining

基于判别模式挖掘的概率图模型解释分析

基本信息

  • 批准号:
    24700141
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.66万
  • 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:
    2012
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2012-04-01 至 2014-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In this project, we have developed an explanatory analysis method for probabilistic models, Bayesian networks in paticular, to bring explanability to machine learning techniques. Our analysis aims to find an appropriate explanation for the observation from a huge number of possible ones. To do this in practical time, we built some sophisticated techniques for discriminative pattern mining based on a popular frequent pattern mining algorithm called FP-Growth. Finally, we have achieved to refine the selection criteria of explanations and to have a fast discriminative pattern mining algorithm. Although there remains a future work on optimizing probabilistic inference for our explanatory analysis, we have obtained a couple of new insights and prototype tools towards an implementation of our explanatory analysis method.
在这个项目中,我们开发了一种概率模型的解释性分析方法,特别是贝叶斯网络,以增加机器学习技术的解释性。我们的分析旨在从大量可能的解释中为观察到的现象找到一个合适的解释。为了在实际应用中做到这一点,我们基于一种流行的频繁模式挖掘算法FP-Growth,建立了一些复杂的区分模式挖掘技术。最后,我们实现了对解释选择标准的提炼,并实现了一种快速的区分模式挖掘算法。尽管在优化我们的解释性分析的概率推理方面仍有进一步的工作,但我们已经获得了几个新的见解和原型工具来实现我们的解释性分析方法。

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)
RP-Growth : Top-k Mining of Relevant Patterns with Minimum Support Raising
RP-Growth:具有最小支持提升的相关模式的 Top-k 挖掘
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Kameya;T. Sato
  • 通讯作者:
    T. Sato
RP-Growth: Top-k Mining of Relevant Patterns with Minimum Support Raising
RP-Growth:具有最小支持提升的相关模式的 Top-k 挖掘
  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Kameya;T. Sato
  • 通讯作者:
    T. Sato
Depth-First Traversal over a Mirrored Space for Non-redundant Discriminative Itemsets
非冗余判别项集镜像空间的深度优先遍历
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Kameya;H. Asaoka
  • 通讯作者:
    H. Asaoka
Naive Bayesモデルを用いた効率的なクラスタラベリング手法
使用朴素贝叶斯模型的高效聚类标记方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Y. Kameya;H. Asaoka;小島諒介,亀谷由隆,佐藤泰介
  • 通讯作者:
    小島諒介,亀谷由隆,佐藤泰介
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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