3次元分子構造からの属性生成による知識発見 : 利用者による積極的関与の重要性(<特集>「アクティブマイニング」及び一般)
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概要
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薬品の化学構造と生理活性間の相関データをマイニングしようとする場合,利用者である専門家の積極的な関与が必要である.専門家はマイニング過程で多くの仮説をアドホックに思いつくが,その内容を属性として取り込む作業を効率化することにより,質の高い知識発見を行うことが期待できる.著者らはこれまでからドーパミンのアンタゴニスト作用を有する薬品部について,グラフ表現された構造式を対象として、カスケードモデルによる解析を行ってきた.本報告では分子の3次元構造から水素結合のフラグメントを生成し,利用者自身が属性選択を繰り返し行うことにより,知識発見の過程が効率的に遂行できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-09-07
著者
-
岡田 孝
関西学院大学情報メディア教育センター
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新妻 弘崇
関西学院大学
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山川 真透
関西学院大学理工学部
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上口 尚美
武田薬品工業薬物機能研究所
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新妻 弘崇
関西学院大学理工学部
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岡田 孝
関西学院大学大学院理工学研究科情報科学専攻
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新妻 宏崇
関西学院大学
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岡田 孝
関西学院大 理工
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