帰納論理プログラミングと関係データベースの結合
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概要
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近年,データベースが大規模化している.データベースの効率的利用にとって,内在する特性をルール化したり概念クラスに分類することは重要であるとともに,表面に現れない隠れた意味的構造を発見することも価値ある知識を獲得するという点で重要である.また最近,帰納論理プログラミング(Inductive Logic Programming)が注目されている.帰納論理プログラミングは機械学習と論理プログラミングを結ぶものであり,論理プログラムの形式で記述された例と背景知識から,第一階確定節を構成するものである.論理プログラミングの特徴は,関係を記述する点である.論理プログラムで表現された述語形式のデータベースに着目した場合,関係データベースとしてとらえることが可能である.本稿では帰納論理システムにおける相対最小汎化と関係データベースにおける結合演算との間の類似性とともに,関数従属性との関連を示し,関係データベースの枠組での帰納的一般化法を提案する.本方法により,従来のドラッグデザインやレイアウト問題などにおける大規模データベースが関係データベースの枠組で扱うことが可能となり,そのため効率的に一般化規則が導出できる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
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