| 研究責任者 |
犬塚 信博 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授
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| 研究期間 (年度) |
2010
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| 概要 | データに潜む規則性を獲得するデータマイニング技術(以下、DM)は経営、医療、金融等あらゆる分野で注目される。関係型DMは述語論理(述語と関係は同義)を基礎に論理パターンを抽出する技術で、AI(人工知能)分野で起こり、現在注目される。関係型DMは構造的対象の分析に有用だが計算負荷が高い。申請者はこれまでに計算負荷の飛躍的軽減を実現し、21年度シーズ発掘研究でこれの実装方式を構築した。本研究はこれを複数の応用分野の実データで試験し実利用環境でシステム実装を調整することにある。また他のシステムと比較し、提案システムの特徴を明らかにし、実用的応用領域のターゲットを絞る。
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