Development of Next-generation Semi-Structured Data Mining Technology Towards The Real-World Knowledge Creation Infrastructure

面向现实世界知识创造基础设施的下一代半结构化数据挖掘技术的开发

基本信息

  • 批准号:
    20H00595
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 28.29万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

実世界の膨大多様な半構造データに内在する知識を解釈性の高い離散的予測モデルとして取り出す離散構造学習技術と周辺技術を研究開発した:a1.超高速離散構造学習技術では,整数計画法を用いた反実仮想説明技術に関する研究[Kanamori+, T.JSAI 36(6)]が人工知能学会論文賞を受賞した(2022年4月). a2.高効率属性抽出技術では,平田は,根付きラベル付きキャタピラの編集距離の変種や照合の研究と,深層学習によるグラム染色画像からの菌の分類と検出の研究を進め,後者は国際会議ESKM 2021において優秀賞[Yoshihara+, Competitive Paper Award]等を受けた.a3.統計的情報処理と半構造発見の結合では根付きキャタピラの距離計算法が国際会議の優秀論文賞[ESKM 2022 Outstanding Paper Award]を受賞した.a4.半構造学習の一般理論では,有村は,最適決定木の厳密計算と大域的モデル解析計算を,分配則を満たす代数上の動的計画法としてモデル化する手法を研究した.b1.知識連係とb2.周辺技術では,小林らが古典的なs-tパス列挙問題の拡張である極小なSteiner木の高速列挙に成功し,データベース分野のトップ国際会議PODS2022で採択・発表された.小林・有村は,エピソードを一般化した半順序の弱埋め込みを研究した[宮崎+, COMP研].有村らは,構造系列データの高速照合法[AL研2022年1月]の筆頭著者の学生が2022年度情処CS領域奨励賞を受賞した(2022年6月). 喜田は,低メモリ系列計算に関する解説を出版した[Springer, 2022]. ジョーダンは,幾何問題のためのLRA論理を用いたソルバを開発し,プログラムを公開した.c 研究開発した個々の知識発見技術について理論・実証解析し,実装最適化を行った.
我们研究并开发了离散的结构学习技术和外围技术,这些技术将在现实世界中固有的半结构数据中固有的知识作为高度可解释的离散预测模型:A1。在超快速的离散结构学习技术中,使用整数编程[Kanamori+,T.JSAI 36(6)]对反效率的虚拟解释技术进行研究,获得了人工智能论文奖(2022年4月)。 A2。在高效率属性提取技术中,Hirata一直在研究植根标记的毛毛虫的编辑距离的变化和匹配,以及对使用深度学习对革兰氏阴性图像的分类和检测进行分类和检测的研究,后者获得了卓越奖[Yoshaara+,竞争性论文奖,在国际会议上]在国际会议上Eskm 20221。在国际会议上授予了杰出的纸质纸张奖,以结合统计信息处理和半结构发现结合结合统计信息处理和半结构发现的方法。 A4.在半结构学习的一般理论中,Arimura研究了一种模拟最佳决策树的确切计算和全球模型分析计算的方法,将计算作为满足分布规则的代数的动态编程。在B1中。知识联系和B2。外围技术,Kobayashi等。成功地列举了这条小型斯坦纳树,这是经典的S-T路径枚举问题的扩展,并在数据库领域的国际顶级会议Pods 2022上被采用并宣布。 Kobayashi和Arimura研究了概括发作[Miyazaki+,Comp Research Institute]的部分订单的弱嵌入。 Arimura和其他人是结构系列数据快速收集方法的主要作者[AL研究2022年1月],并于2022年(2022年6月)获得了2022年CS Area的鼓励奖。基达(Kida)发表了关于低记忆系列计算的解释[Springer,2022]。约旦开发了使用LRA逻辑来解决几何问题的求解器,并发布了该程序。 c对个体研发知识发现技术进行了理论和经验分析,并进行了实施优化。

项目成果

期刊论文数量(70)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Algorithmic meta-theorems for combinatorial reconfiguration revisited
重新审视组合重构的算法元定理
論理、QBFと計算量
逻辑、QBF 和计算复杂度
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kobayashi Keito;Hayakawa Keisuke;Igarashi Junta;Borders William A.;Kanai Shun;Ohno Hideo;Fukami Shunsuke;ジョーダン チャールズ
  • 通讯作者:
    ジョーダン チャールズ
Subcaterpillar Isomorphism between Caterpillars: Subtree Isomorphism Restricted Text and Pattern Trees To Caterpillars
毛毛虫之间的子毛毛虫同构:子树同构将文本和模式树限制为毛毛虫
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tomoya Miyazaki;Kouichi Hirata
  • 通讯作者:
    Kouichi Hirata
A constant amortized time enumeration algorithm for independent sets in graphs with bounded clique number
有界团数图中独立集的常量摊余时间枚举算法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Kazuhiro Kurita;Kunihiro Wasa;Takeaki Uno;Hiroki Arimura
  • 通讯作者:
    Hiroki Arimura
Computing the Variations of Edit Distance for Rooted Labaled Caterpillars
计算有根标签毛毛虫的编辑距离变化
  • DOI:
    10.5220/0010826100003122
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hagihara Manami;Yoshino Takuya;Hirata Kouich
  • 通讯作者:
    Hirata Kouich
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  • 作者:
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有村 博紀其他文献

Parallel vertex and facet enumeration with mplrs
使用 mplrs 进行并行顶点和面枚举
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    佐々木 耀一,渋谷 哲朗,大森 亮介,伊藤 公人;有村 博紀;Thomas Zeugmann;Skip Jordan
  • 通讯作者:
    Skip Jordan
Low-Cost Vehicle Sensing using Stereo Microphone",
使用立体声麦克风的低成本车辆传感”,
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    高木 拓也;有村 博紀;Shigemi Ishida
  • 通讯作者:
    Shigemi Ishida
What we talk when we talk about society and robots
当我们谈论社会和机器人时我们在谈论什么
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    又 康太;金森 憲太朗;有村 博紀;Yoshihiko Nakamura
  • 通讯作者:
    Yoshihiko Nakamura
Fairness-aware Edit of Thresholds in a Learned Decision Tree Using a Mixed Integer Programming Formulatio
使用混合整数规划公式对学习决策树中的阈值进行公平感知编辑
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    金森 憲太朗;有村 博紀
  • 通讯作者:
    有村 博紀
順序決定木に対する正則化パラメータ推定の高速化
加速排序树的正则化参数估计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    金森 憲太朗;石畠 正和;湊 真一;有村 博紀
  • 通讯作者:
    有村 博紀

有村 博紀的其他文献

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  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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最適パターン発見に基づく大規模半構造データからの知的情報獲得システムの開発
基于最优模式发现的大规模半结构化数据智能信息获取系统开发
  • 批准号:
    15017268
  • 财政年份:
    2003
  • 资助金额:
    $ 28.29万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
最適パターン発見に基づく大規模半構造データからの知的情報獲得システムの開発
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  • 批准号:
    14019070
  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 28.29万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
最適パターン発見に基づく大規模半構造データからの知的情報獲得システムの開発
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  • 批准号:
    13224073
  • 财政年份:
    2001
  • 资助金额:
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    11780277
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    09230215
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  • 资助金额:
    $ 28.29万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
高度知識ベースを対象とした知識獲得システムの研究
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    09780343
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  • 资助金额:
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  • 批准号:
    08780371
  • 财政年份:
    1996
  • 资助金额:
    $ 28.29万
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    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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  • 批准号:
    07780339
  • 财政年份:
    1995
  • 资助金额:
    $ 28.29万
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    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
プログラム自動合成システムにおける一般化を用いた効率的学習の基礎的研究
自动程序合成系统中泛化高效学习的基础研究
  • 批准号:
    04750354
  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 28.29万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

相似海外基金

Ultra-High-Resolution Visualization of 3D Scanned Big Data for Assisting Recognition of Large-Scale 3D Structures in the Real World
3D扫描大数据超高分辨率可视化,辅助识别现实世界中的大型3D结构
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    21H04903
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    2021
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    $ 28.29万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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用于现实世界知识基础设施的下一代半结构化数据挖掘技术
  • 批准号:
    16H01743
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    2016
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    $ 28.29万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
Development of Next-Generation Semi-structured Data Mining for Large-Scale Knowledge Base Formation
用于大规模知识库形成的下一代半结构化数据挖掘的开发
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    24240021
  • 财政年份:
    2012
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    $ 28.29万
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Convex Optimization Modeling and Computational Inference
凸优化建模和计算推理
  • 批准号:
    24310112
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 28.29万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
大規模なコーパスを用いた機械学習による名詞句の項構造解析
使用大规模语料库使用机器学习对名词短语进行术语结构分析
  • 批准号:
    08J09545
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 28.29万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了