スケジューリング機能を持つ例外ルールと常識ルールの同時発見

通过调度功能同时发现异常规则和常识规则

• 批准号: 11130207
• 负责人: 鈴木 英之進
• 金额: $ 1.28万
• 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 (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11130207/
• 关键词: 閾値スケジューリング; 例外ルール; ルールペア; データ構造; ルール発見; データマイニング; 機械学習

本研究は,スケジューリング機能を持つ例外ルールと常識ルールの同時発見手法を提案し,大規模データヘの適用を通してその有効性を評価することが目標である.本年度は,閾値スケジューリングを提案し,基盤システムの実装,予備実験を行った.また,医学データからの例外事例の発見などに関しても成果をあげた.・まず,複数の評価指標を持つ発見パターンを効率的に管理する新しいデータ構造を提案した.このデータ構造は,各指標に1本の平衡探索木を割り当てるものであり,ノードはパターンヘのポインタを表す.・次に,発見ルールの制約条件を緩和する閾値スケジューリングを実現した.この方式では,上記のデータ構造にあらかじめ指定した数のパターンが保存され,新しいパターンが発見された場合,決められた方針にしたがって不要パターンが削除され,閾値が更新される.方針としては,完全に閾値更新を指定するものと,対象指標を順々に変更する方法を考えた.・次に,提案したスケジューリング機能を例外ルールと常識ルールの同時発見手法に組み込み,基盤システムを実装した.・最後に,大規模な実データを4種類用いて予備実験を行った.実験の結果,提案手法の有効性と幅広い用途が実証された.また,抗生物質などに関するきわめて興味深い知識が発見された.・なお,例外ルールと常識ルールの同時発見について,手法と応用の両面で成果をあげた.また,例外事例の発見手法として,サポートベクターマシーンに基づく新手法を開発し,医学データなどでその有効性を確認した.

这项研究提出了一种同时发现的异常规则和常识规则的发现方法，并旨在通过应用大规模数据来评估其有效性。今年，我们提出了阈值计划，实施了基础系统并进行了初步实验。我们还从医疗数据中发现例外情况方面取得了成果。首先，我们提出了一种新的数据结构，该结构有效地管理了具有多个评估指标的发现模式。该数据结构是为每个索引分配一个平衡的搜索树，该节点代表指向模式的指针。接下来，我们意识到阈值计划以放大发现规则的约束。在此方法中，上面的数据结构中存储了指定数量的模式，并发现了新模式。如果发生这种情况，则根据指定的策略删除不必要的模式，并更新了阈值。该策略是指定完整的阈值更新和一种按顺序更改目标指标的方法。接下来，提出的调度函数被纳入了异常和常识规则的同时检测方法中，并实施了基础系统。最后，使用四种类型的大规模真实数据进行了初步实验。实验结果证明了该方法的有效性和广泛用途。此外，还发现了有关抗生素和其他物质的非常有趣的知识。此外，在方法和应用中都实现了异常规则和常识规则的同时检测。此外，开发了一种基于支持向量机的新方法作为发现异常情况的一种方法，并使用医疗数据确认了其有效性。

项目成果

Shinsuke Sugaya: "Normal Form Transformation for Object Recognition Based on Support Vector Machine"Discovery Science, LNAI1721 (DS'99), Springer. 306-315 (1999)

Shinsuke Sugaya：“基于支持向量机的对象识别的范式变换”Discovery Science，LNAI1721 (DS99)，Springer。

Einoshin Suzuki: "Scheduled Discovery of Exception Rules"Discovery Science, LNAI 1751(DS'99), Springer. 184-195 (1999)

Einoshin Suzuki：“例外规则的预定发现”Discovery Science，LNAI 1751（DS99），Springer。

Farhad Hussain: "Exception Rule Mining with a Relative Interestingness Measure"Proc. Fourth Pacific-Asia Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), LNAI, Springer. (accepted for publication). (2000)

Farhad Hussain：“具有相对兴趣度度量的异常规则挖掘”Proc。

Shinsuke Sugaya: "Support Vector Machines for Knowledge Discovery"Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, LNAI 1704 (PKDD'99), Springer. 561-567 (1999)

Shinsuke Sugaya：“用于知识发现的支持向量机”数据挖掘和知识发现原理，LNAI 1704 (PKDD99)，Springer。

Einoshin Suzuki: "Evaluating Hypothesis-Driven Exception-Rule Discovery with Medical Data Sets"Proc. Fourth Pacific-Asia Conf. Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), LNAI, Springer. (accepted for publication). (2000)

Einoshin Suzuki：“利用医疗数据集评估假设驱动的异常规则发现”Proc。