| 講演名 | 2003/9/9 (<特集>「アクティブマイニング」及び一般) 吉田 健一, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | ここ数年WWW上のHTML/XMLデータや、化学物質の構造など、従来の統計・機械学習手法が扱ってきたテーブル形式では表現できないデータを解析したいというニーズが顕在下してきている。GBI (Graph Based Induction) 法[1,2]は、そのようなニーズを受け比較的初期から研究が進められてきた色付有向グラフをデータ表現に用いた規則学習手法である。本研究ではGBIのための新しいアルゴリズムとして従来用いられてきたグラフの縮約操作を用いないSEA( Stepwise Entropy Analysis)というアルゴリズムを提案する。SEAは縮約操作がもたらすGBIのgreedinessを柔らげる事で、学習ルールの精度向上を狙ったアルゴリズムである。さらにSEAのもう1つの特徴である相関ルールと識別ルールの同時学習能力についても報告する。 |
| 抄録(英) | The importance of analyzing semi-structured data, such as hyper linked WWW text, XML data and chemical formulae, promotes research on a group of data-mining methods which can handle trees, graphs, and other non-table format data. Among these, GBI: Graph Based Induction [1,2] is one of the incipient methods to extract hidden rules from graph-format data. This paper describes an algorithm, SEA: Stepwise Entropy Analysis, using the GBI method. Though the conventional GBI algorithm contracts with the input graph during the analysis, this new algorithm does not use a contraction operation. Although this new algorithm is still greedy, its greediness is slightly weakened by omitting the contraction operation. Another characteristic of SEA, the simultaneous discovery of the association rule and the classification rule, is also described. |
| キーワード(和) | Graph based induction / 情報量 |
| キーワード(英) | Graph based induction / entropy |
| 資料番号 | AI2003-62 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
|---|---|
| 開催期間 | 2003/9/9(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 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) |
|---|---|
| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | (<特集>「アクティブマイニング」及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Stepwise Entropy Analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Graph based induction / Graph based induction |
| キーワード(2)（和/英） | 情報量 / entropy |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉田 健一 / Kenichi Yoshida |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 筑波大学大学院ビジネス科学研究科 Graduate School of Business Science, University of Tsukuba |
| 発表年月日 | 2003/9/9 |
| 資料番号 | AI2003-62 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 306 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |