知識発見のサーベイ論文.少し古い.
データベースからの知識発見
組指向アルゴリズム
データベースの属性A, Bの属性との組に注目する.
属性指向アルゴリズム
属性間の階層構造を用いて一般化を行う.
従属性に関するアルゴリズム
タプル?に記述されたデータから決定機を生成するアルゴリズム
相関ルールの処理効率に関する議論が多い.
同誌の特集で詳細が述べられている.
3.1にてデータベースを用いた知識発見プロセスの形式的記述がある.
データ発掘に適したシステムを構築するためには,柔軟で冗長なデータを格納するシステムが必要となる.
->これはデータベースシステムと呼べるのか??
ネットワーク型データベース,関係データベースはスキーマ設計が設計者の知識が強く反映されるため,データ発掘に適さない.
オブジェクト指向データベース?やマルチメディアデータベースが適している.
演繹データベースはルール形式の知識処理を行いやすい.
4章にてデータウェアハウス(ユーザ?)における位置づけ->利用の観点はそんなにないかも.
例えば,小売業でどの商品が組み合わせで買われる事が多いか.
2017/12/26
@article{河野 浩之1997,
title={データベースからの知識発見の現状と動向 (<特集> 大規模データベースからの知識獲得)},
author={河野 浩之},
journal={人工知能},
volume={12},
number={4},
pages={497-504},
year={1997},
doi={10.11517/jjsai.12.4_497}
}