情報理論的規準を用いたデータベースからの例外的知識の発見
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概要
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本論文では, データベースから有用な例外的知識を発見する手法について述べる. 従来の手法は, あらかじめ与えた背景知識や領域固有の規準で例外的知識の潜在的有用性, すなわち興味深さを評価するので, 有用な知識を発見し損なう可能性があることが指摘されていた. そこで, 我々は興味深さを評価する情報理論的規準を定義することにより, 背景知識にも領域固有の規準にも依存せずに例外的知識と関連する通常的知識を一体として発見する手法を提案する. この手法では, 情報理論的規準の上限値に基づく分岐限定法を用いて発見アルゴリズムを効率化している. 提案した手法に基づいてMEPROを構築し, 実験によってその有効性を確認している.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-05-14
著者
-
鈴木 英之進
横浜国立大学大学院工学研究院
-
志村 正道
東京工業大学工学部情報工学科
-
志村 正道
Department Of Industrial Administration Science University Of Tokyo
-
志村 正道
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
鈴木 英之進
横浜国立大学大学院工学府物理情報工学専攻電気電子ネットワークコース
-
志村 正道
東京工業大学
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