| 講演名 | 2003/3/7 MEDLINE情報検索に基づく発見ルールフィルタリングシステム(<特集>「アクティブマイニング」及び一般 : 文部科学省科学研究費特定領域研究「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」公開シンポジウム) 北村 泰彦, 飯田 暁, 朴 勤植, 辰巳 昭治, |
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| 抄録(和) | データマイニングシステムは与えられた大量のデータに隠されている知識を自動的に発見してくれる.しかしながら発見された知識は新規なもので,また利用者にとって興味深いものとは限らない.そこで本論文では情報検索技法を用いることで発見されたルール形式の知識を新しく,利用者にとって興味のあるものにフィルタリングする手法を提案する.本手法では,インターネット上の情報源からの検索結果に応じて発見ルールをランク付けする.本論文では,医療データマイニングとMEDLINE文献検索という具体的な事例を用いて,発見ルールフィルタリングの手順を示す.また肝炎データマイニングによる発見されたルールをフィルタリングするプロトタイプシステムを示す.最後に発見ルールフィルタリングに対するミクロビューアプローチとマクロビューアプローチについて議論する. |
| 抄録(英) | A data mining system can semi-automatically discover knowledge by mining a large volume of data, but the discovered knowledge is not always novel and interesting to the user. We propose a discovered rule filtering method to filter rules discovered by a data mining system and to produce ones that are novel and interesting to the user by using information retrieval technique. In this method, we rank discovered rules according to results of information retrieval from the Internet. In this paper, firstly we show the steps of discovered rule filtering by using a concrete example of clinical data mining and MEDLINE document retrieval. Secondly, we show a prototype system to filter rules discovered by a hepatitis data mining. Lastly, we discuss micro and macro view approaches to discovered rule filtering. |
| キーワード(和) | 発見ルールフィルタリング / データマイニング / 情報検索 / 適合性フィードバック / MEDLINEデータベース |
| キーワード(英) | discovered rule filtering / data mining / information retrieval / relevance feedback / MEDLINE database |
| 資料番号 | AI2002-71 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2003/3/7(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | MEDLINE情報検索に基づく発見ルールフィルタリングシステム(<特集>「アクティブマイニング」及び一般 : 文部科学省科学研究費特定領域研究「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」公開シンポジウム) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Discovered Rule Filtering System Using MEDLINE Information Retrieval |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 発見ルールフィルタリング / discovered rule filtering |
| キーワード(2)（和/英） | データマイニング / data mining |
| キーワード(3)（和/英） | 情報検索 / information retrieval |
| キーワード(4)（和/英） | 適合性フィードバック / relevance feedback |
| キーワード(5)（和/英） | MEDLINEデータベース / MEDLINE database |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 北村 泰彦 / Yasuhiko KITAMURA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪市立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka City University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 飯田 暁 / Akira IIDA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪市立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka City University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 朴 勤植 / Keunsik PARK |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪市立大学大学院医学研究科 Graduate School of Medicine, Osaka City University |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 辰巳 昭治 / Shoji TATSUMI |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 大阪市立大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Osaka City University |
| 発表年月日 | 2003/3/7 |
| 資料番号 | AI2002-71 |
| 巻番号（vol） | vol.102 |
| 号番号（no） | 710 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |