例外性発見に基づくスパイラル的アクティブマイニング

基于异常发现的螺旋主动挖掘

基本信息

批准号：
13131204
负责人：
鈴木英之進
金额：
$ 32.96万
依托单位：
Yokohama National University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

スパイラル的データマイニングシステムの発展に関しては,主に,オーディング情報を用いたマイニング手法LOIによる肝炎データの解析,特異性指向マイニング手法の関係学習への拡張,および特異性指向fMRI画像及び脳波データの多面的マイニングに取り組んだ.これらは,慢性C型肝炎データ,国勢調査データベース,および脳波データを用いた実験により,有効性が示された.さらに,複数のエージェントによるマルチメディアデータからのスパイラル的マイニングシステムを実装するために,多面的マイニングプロセスのメタルレベルの制御メカニズムの実験を行った.昨年度開発した特異ルール発見手法とスパイラル的例外性発見手法の統合システムを改良し,最終システムとした.改良は,実験方針やデータ処理に関する変更が主となった.最終システムの最終評価に関しては,医療の専門家の協力を得て複数回実験を行った.結果を評価するために,欧州で1999年から毎年開催されているDiscovery Challenge国際ワークショップで行われる国際的データマイニングコンテストに開催から参画し,研究発表などを通して参加者の関心を呼んだ.この結果,提案システムが国際的に認知され,有効性が示されたと考える.なお,統合システムを医療の専門家の協力を得ないで自動システムとして用いる実験も行い,ジャーナル論文で報告されている知識を発見した.

关于螺旋数据挖掘系统的开发，我们主要使用订购信息，将面向特定性的挖掘方法扩展到相关学习的特异性矿业方法以及对特异性面向特异性的FMRI图像和EEG数据的多方面开采进行了使用LOI挖掘方法的分析。这些在使用慢性丙型肝炎数据，人口普查数据库和脑电图数据的实验中有效。此外，为了通过多种代理人从多媒体数据中实施螺旋开采系统，我们就多方面采矿过程的金属水平控制机制进行了实验。我们改善了去年开发的单数规则发现方法和螺旋出色检测方法的综合系统，并将其成为最终系统。这些改进主要是基于实验政策和数据处理的变化。关于最终系统的最终评估，我们通过医学专家的合作进行了多次实验。为了评估结果，我们进行了发现，该发现自1999年以来每年在欧洲举行。他参加了在挑战国际研讨会上举行的国际数据挖掘竞赛，并通过研究演示和其他活动吸引了参与者的兴趣。结果，提出的系统在国际上得到了认可，并证明了其有效性。此外，在没有医学专家合作的情况下，使用集成系统作为自动化系统进行了实验，并发现了期刊论文中报告的知识。