数値相関ルール高速完全探索手法の開発と薬品処方規則発見への適用評価

使用数值相关规则的高速完整搜索方法的开发及其在药物处方规则发现中的应用评估

• 批准号: 17650042
• 负责人: 鷲尾 隆
• 金额: $ 2.11万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Exploratory Research
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2007
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17650042/
• 关键词: 数値相関規則; 定量的多頻度アイテム集合; 部分空間クラスタリング; 薬品処方規則; 数値バスケット分析; 定量的バスケット分析

これまで得た原理、アルゴリズムの拡張と実データ適用評価を行なうため、次の3課題を実施した。1)定量的相関ルール探索原理の拡張これまでの評価結果に基づき、更なる性能の向上を目指した探索原理の拡張検討を行った。2)定量的相関ルール探索アルゴリズムの拡張・改良上記原理の拡張に伴い、探索アルゴリズムの更なる拡張・改良、計算機実装とその性能評価を継続的に行なった。3)上記アルゴリズムの医療治療データを用いた適用評価以上で実装された探索アルゴリズムを医療分野の治療データに適用し、実解析を行なった。そして解析結果に基づき、当該アルゴリズムと実装プログラムの速度、得られたルールの質の評価を行った。更に、医療に留まらず、社会アンケート調査、マーケティング分野データへの適用も行なった。これら追加評価実験では、特定分野に限定されない開発手法の一般的有効性の検証を行うことができた。更に、専門医師や社会科学、マーケティング分野の専門家からレビューを受け、発掘された数値相関ルールが、十分に各分野の専門知識の増強、新たな知見の発見に資することを確認した。

实施了以下三个任务，以扩展我们到目前为止已获得的原理和算法，并评估实际数据的应用和应用。 1）基于先前评估的结果，扩展定量相关规则搜索原理，我们研究了搜索原理的扩展，目的是进一步提高绩效。 2）扩展和改进定量相关规则搜索算法，上述原则扩展，进一步扩展和改进搜索算法，计算机的实施以及对其性能的评估。 3）使用上述算法使用医疗数据应用于医疗现场治疗数据，并进行了实际分析。根据分析结果，评估了算法和实施程序的速度以及所获得的规则的质量。此外，它不仅适用于医疗服务，还适用于社会调查和营销数据。这些额外的评估实验使我们能够验证不限于特定领域的开发方法的一般有效性。此外，我们已经确认，在专家医师，社会科学和营销领域的评论之后，发现的数值相关规则完全有利于增强每个领域的专业知识并发现新发现。

项目成果

A Classification Method Based on Subspace Clustering and Association Rules

• DOI: 10.1007/s00354-007-0015-7
• 发表时间: 2007
• 期刊: New Generation Computing
• 影响因子: 2.6
• 作者: T. Washio;Koutarou Nakanishi;H. Motoda

SCALETRACK : A System to discover Dynamic Law Equations Containing Hidden States and Chaos

SCALETRACK：发现包含隐藏状态和混沌的动态定律方程的系统

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.of Discovery Science, 8th Int.Conf. DS2005
• 作者: Takashi Washio;Fuminori Adachi;Hiroshi Motoda
• 通讯作者: Hiroshi Motoda

DRYADEPARENT, An Efficient and Closed Attribute Tree Mining Algorithm

DRYADEPARENT，一种高效、封闭的属性树挖掘算法

• 发表时间: 2008
• 期刊: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering Vol. 20 Issue3
• 作者: 上谷巧;西尾圭祐;岩井儀雄;長原一;谷内田正彦;Gaku NAKANO;大喜恒甫;Hironori Matsumasa;Alexandre Termier
• 通讯作者: Alexandre Termier

Mining Quantitative Frequent Itemsets Using Adaptive Density-based Subspace Clustering

使用基于自适应密度的子空间聚类挖掘定量频繁项集

• 发表时间: 2005
• 期刊: Prof.of the Fifth IEEE International Conference on Data Mining
• 作者: ITO;Meguru;NAGAO;Katashi;T.Washio
• 通讯作者: T.Washio

Mining Graph Data (Chap.8, pp.203-226)(Eds : Diane J. Cook and Lawrence B. Holder)(Wi1ey-Interscience)(A John Wiley ＆ Sons, Inc., Publication)

挖掘图数据（第 8 章，第 203-226 页）（编辑：Diane J. Cook 和 Lawrence B. Holder）（Wi1ey-Interscience）（John Wiley & Sons, Inc.，出版物）

• 发表时间: 2006
• 作者: Kouzou Ohara;Phu Chien Nguyen;Akira Mogi;Hiroshi Motoda;Takashi Washio
• 通讯作者: Takashi Washio