変数間因果関係に関するリレーショナルデータマイニングへの取り組み(特別セッション,機械学習とその応用)
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概要
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対象に関する多数の変数や属性を容易に同時測定することができる時代となり,どの変数が他のどの変数に影響してデータが生成されたか,あるいは要素間のどのような関係が次にどのような関係を生んだか,即ちデータ生成過程を体系的に把握して対象を理解したい,というニーズが高まっている.長い間,この目的にはグラフィカルモデリングや時系列データ解析など技術が使われてきたが,近年,新たな技術展開が見られている.我々の研究室ではグラフマイニングや統計的因果推論,最適化アルゴリズムなどの研究を通じて,多数の変数や要素間のデータ生成因果の解析に基づき,データ生成過程やそこに埋め込まれた複雑な関係を理解するリレーショナルデータマイニング手法の開発に取り組んでいる.ここでは,これらの研究の取り組みと具体的応用解析例を紹介し,データ生成過程の理解を目標とするリレーショナルデータマイニングの可能性を展望する.
- 2010-06-07
著者
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鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所知能システム科学研究部門
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鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
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鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門(情報・量子科学系)知能推論研究分野
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鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
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鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構
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鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構jst Erato湊離散構造処理系プロジェクト
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