データベースからの知識発見システムDB-Amp : 設計と実装とエキスパートシステム開発への応用(発見科学)
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概要
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We developed a Progol/Database integrated system called DB-Amp to realize data mining lightly against structured data. A new data model RER(Refined Entity Relationship model)is introduced to define a target concept to be learned as well as background knowledge. A data conversion system DAISY (Data Arrangement Interface SYstem)is developed to automate the preparation of input data to Progol as far as possible. We concentrate on the following issues: (1)given a database and an inductive inference problem, how to design target concept representation to be learned by the ILP system Progol, (2)how to identify necessary background knowledge(BK)and how to define predicates constituting the BK, and (3)how to restrict the Progol search space to a finite set. We applied DB-Amp to build a rule base for an automatic e-mail classification system in real business environment.
- 社団法人人工知能学会の論文
- 2000-07-01
著者
-
嶋津 恵子
慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究機構
-
古川 康一
慶応義塾大学大学院政策・メディア研究科
-
嶋津 恵子
慶応義塾大学 大学院 政策・メディア研究科
-
古川 康一
慶応大
-
嶋津 恵子
慶應義塾大学先導研究センター
-
嶋津 恵子
慶応義塾大学
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