| 講演名 | 1997/11/13 AICを用いたデフォルトルールの生成 (&特集>「記号論理とAI」) 松本 一則, 橋本 和夫, |
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| 抄録(和) | 属性値間の因果性を記述したデフォルトルールをデータから生成する手法を提案する. 具体的には, まずAgrawalらの相関ルール発見手法を不確かなデータに適用できるよう拡張し, 属性間に共起の可能性があるものを発見し, ルールを生成する手法を提案する. 次に生成したルールに対し, 因果性の有無をAICを用いて検証した上で因果の方向を決定する手法を提案する. また, ルールからベイジアンネットを構成する手法を提案する. 最後に提案の手法を統合した不完全情報からの因果関係の発見手法を提案する. |
| 抄録(英) | The method to generate default rules of causal relation is discribed. We extend the definition of association rules in order to deal with uncertain attribute values. New methods to filter out irrelevant rules based on AIC and how to construct Bayesian networks are proposed. Finally, a scheme of Causal Law Mining is proposed as an integration of techniques describe in the paper. |
| キーワード(和) | デフォルト論理 / 因果関係 / データマイニング / 赤池の情報量基準 / ベイジアンネットワーク |
| キーワード(英) | Default Logic / Causal Law / Data Mining / Akaike Information Criteria / Bayesian Networks |
| 資料番号 | AI97-27 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 1997/11/13(から1日開催) |
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| 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） | AICを用いたデフォルトルールの生成 (&特集>「記号論理とAI」) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Generation of Default Rules Based on AIC |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | デフォルト論理 / Default Logic |
| キーワード(2)（和/英） | 因果関係 / Causal Law |
| キーワード(3)（和/英） | データマイニング / Data Mining |
| キーワード(4)（和/英） | 赤池の情報量基準 / Akaike Information Criteria |
| キーワード(5)（和/英） | ベイジアンネットワーク / Bayesian Networks |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松本 一則 / Kazunori MATSUMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | KDD研究所 KDD Research and Development Laboratories |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 橋本 和夫 / Kazuo HASHIMOTO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | KDD研究所 KDD Research and Development Laboratories |
| 発表年月日 | 1997/11/13 |
| 資料番号 | AI97-27 |
| 巻番号（vol） | vol.97 |
| 号番号（no） | 373 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |