情報の視覚化に基づく問合せによるデータマイニング

吉吉 健太郎 (9751045)


近年,データベースから有用な知識を発見する 技術としてデータマイニングが注目を集めている. ここで,有用な知識とは データベースの部分集合に共通な規則性のことを指すが, その導出のための従来手法としては, データベースを自動的に探索する手法が一般的である. しかし,規則性の有用性の定義の困難さから, ユーザが望まない結果が主に出力されるなどの問題点がある. そこで本研究では,ユーザが持つ仮説に対して検証と修正を繰り返して 評価の高い仮説を得る手法に注目する. この手法は問合せによるデータマイニングと呼ばれ, ユーザが知識発見に加わることで無意味な発見を回避することが可能である. しかし,この手法においてはユーザ自身が 規則性を有するデータの部分集合の発見を行うため, 有用な規則性を発見するためには ユーザがデータベースの概要を把握することが必要になる. そこで,本研究では,問合せによるデータマイニングを全体的に効率良く 行うために,データベースの可視化を用いて 問合せによるデータマイニングを 視覚的に支援する手法を提案する. また,提案手法の有効性を示すため, 提案手法を実装したシステムを用いた 問合せによるデータマイニングに関する評価実験を行う.