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論文・著書情報


タイトル
和文:複数のデータベースからの知識発見－肝機能検査データに関する因果モデルの比較と評価－ 
英文: 
著者
和文: 稲田政則, 寺野隆雄.  
英文: Masanori Inada, Takao Terano.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文: 
英文: 
巻, 号, ページ         pp. 171-176
出版年月 2003年3月 
出版者
和文: 
英文: 
会議名称
和文:第52回人工知能基礎論研究会,第60回知識ベースシステム研究会 
英文: 
開催地
和文:大阪市立大学文化交流センター・大阪市立大学医学部医学情報センター 
英文: 
公式リンク http://www.iip.ist.i.kyoto-u.ac.jp/sigfpai/past/fai52.html
 
アブストラクト 本論文では,アクティブマイニングの一例として,対話型進化計算を用いて2つの医学データベースから肝機能検査に関する共通の因果モデルを探索する.データの互換性が保証されない複数のデータセットにおいては,単なる併合やモデルの統合はできない.そこで,各データセットから因果モデルを同時に探索する問題を設定し,属性選択の手続きに対話型進化計算を取り入れたデータマイニングツールを試作した.モデルに対して人間が対話的に主観的評価を行うことで,利用者の積極的なフィードバックの下に,進化計算によって効率的な仮説空間の探索を実現した.最終的に,利用者に支持され,高い適用性の期待される因果モデルが得られた.

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