Next-Generation Semi-structured Data Mining for Large-Scale Knowledge Base Formation
Next-Generation Semi-structured Data Mining for Large-Scale Knowledge Base Formation
用于大规模知识库形成的下一代半结构化数据挖掘
批准号：
20240014
负责人：
ARIMURA Hiroki
金额：
$32.28万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2008
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2008 至 2011
中文摘要
翻译
本文研究了高效的半结构化数据挖掘技术以及相关的知识联邦和索引技术，使知识能够从真实的世界中的海量半结构化数据中提取。最后，我们做了一些知识提取实验。
英文摘要
In this research, we study efficient semi-structured data mining technologies and related knowledge federation and indexing technologies, which enables knowledge extraction from massive semi-structured data in the real world. Finally, we made a number of knowledge extraction experiments.
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Fast Bit-Parallel Matching for Network and Regular Expressions
网络和正则表达式的快速位并行匹配
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DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
Proc. SPIRE'10, LNCS
影响因子：
--
作者：
[Y. Kaneta, S. Minato, H. Arimura]
通讯作者：
H. Arimura
STVF符号:頻度刈り込み接尾辞木を用いた効率良いVF符号化
STVF代码：使用频率修剪后缀树的高效VF编码
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DOI：
--
发表时间：
2009
期刊：
日本データベース学会論文誌DBSJ Journal
影响因子：
--
作者：
[伊東里香, 檜山敦, 並木秀俊, 宮下真理子, 谷川智洋, 宮廻正明, 廣瀬通孝, 喜田拓也]
通讯作者：
喜田拓也
半構造データに対する効率良い近接パターン照合アルゴリズム
半结构化数据的高效邻近模式匹配算法
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DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
作者：
[宋剛秀, 井上克巳, 馬場知哉, 高田豊行, 城石俊彦, 外山勝彦, 和佐州洋,金田悠作,宇野毅明,有村博紀]
通讯作者：
和佐州洋,金田悠作,宇野毅明,有村博紀
ラベル付きグラフからのウォークの多項式時間学習
从标记图步行的多项式时间学习
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DOI：
--
发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
--
作者：
[筒井淳平, 有村博紀]
通讯作者：
有村博紀
効率良い正規表現照合のための並列ビット分配にもとづいたハードウェア指向アルゴリズム
基于并行位分布的面向硬件的高效正则表达式匹配算法
基于并行位分布的面向硬件的高效正则表达式匹配算法
DOI：
--
发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
--
作者：
[金田悠作, 吉澤真吾, 湊真一, 有村博紀, 宮永喜一]
通讯作者：
宮永喜一
共 68 条
Development of Efficient Data Mining Systems for Large Semi-Structured Text Data
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批准号：11558040
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项目类别：Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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资助金额：$6.27万
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财政年份：1999
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负责人：ARIMURA Hiroki
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依托单位：