寄与や波及効果、表現のわかりやすさなどを考慮し、特に優秀な研究を表彰するものです。はじめ、サポートしてくださった研究室のメンバーに深く感謝しております。この賞を励みとして、今後も研究に取り組んでいきたいと思います。」とコメントしています。論文ID:SIG-KBS-B508-04発表日:2017年11月24日URL:https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=9007概要:昨今ビックデータ処理に関連して、データ中に潜む潜在的な関係を抽出する技術を開発することが重要になってきています。研究グループがこれまで取り組んできた潜在的ルールの抽出を目的とした負の相関ルール抽出に関する研究を更に発展させたものです。負の相関ルールはデータ中に非常に多く内在するため、負ルールの集合を圧縮して抽出することが非常に重要になりますが、極小生成子はそのキーとなる重要技術です。本研究では、この極小生成子を高速抽出する3種類のアルゴリズムを提案し、実証的比較評価を行い、併せて現時点での問題点と解決の方向性を示したものです。