組合せ論的計算に基づく超高次元データからの知識発見
研究代表者 |
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2013
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| 概要 | 著しいデータ取得技術の向上を背景に、様々な工学的問題において、数千~数十万次元といった極めて高次元なデータを扱う場面が増えています。本研究では、劣モジュラ性と呼ばれる離散構造を用いる事により、超高次元データにおいて、組合せ論的計算に基づく厳密な解析を実現するデータマイニング技術の基盤を構築します。そして遺伝子データ解析や自然言語処理などの諸問題へ適用し、新たな科学的・社会的知見の獲得を目指します。
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| 研究領域 | 知の創生と情報社会 |
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