Data Mining

Key Member

三浦輝久

Project Objective

現在, 様々な分野で大量の情報が生れつつある. 大量の情報からの有用な知識の 発見は記憶量の問題や計算量の問題といった様々な資源制約下での理論的な課 題を生み出す.

本プロジェクトは大量の情報から有用な知識を得るために資源制約下での理論的 な課題を解決することを目標に研究を進めていく. データベースに蓄えられた大量のデータに対して探索手法を適用することで, 有用な知識を得ることが可能になると考えている. そこで, 大量のデータに適用 可能な探索アルゴリズムの考案を目指して研究を進める.

Current Status

本プロジェクトのこれまでの研究は以下の通りである.

Future Direction

大量のデータに対する探索手法の開発を目指して以下のような研究を行う.

大量のデータを状態空間とした探索手法の研究はこれまで行われてこなかった. これまでの探索の研究は状態空間がメモリ上にのり, 計算により容易に次状態が つくり出せるものであった. 遺伝子配列歩行はデータベースを状態空間とした探 索と見なすことができる. 次状態の生成にはデータベースの配列に対して, 断片 どうしが重なるかどうかの計算を行う必要がある. このため次状態の生成は非常 にコストのかかる作業となる. このような条件のもとでの探索は, これまで の探索とは全く異なる基準で評価されると考えている. このような新しい探索手 法の研究は, 大量のデータを扱う上で, 今後非常に重要なものとなる.

References

1.
Yasuhiko Kitamura, Hideyuki Nakanishi, Tetsuya Nozaki, Teruhisa Miura, and Toru Ishida, ``MetaViewer and MetaCommander: Applying WWW Tools to Genome Informatics,'' Genome Informatics 1996, Universal Academy Press, pp.137 - 146, 1996.

2.
三浦輝久, 石田亨, ``記憶制約下における探索のための確率的節点記憶方式,'' 電子情報通信学会論文誌 D-II,Vol.J80, No. 9, pp. 2438-2445, 1997.

3.
Teruhisa Miura and Toru Ishida, ``Stochastic Node Caching for Memory-bounded Search,'' National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-98), pp. 450-456, 1998


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