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J-GLOBAL ID：201902230576516649   整理番号：19A1565463

位置データからの最大の信頼性を持つ正則化領域の発見

Discovery of Regularized Areas with Maximal Confidence from Location Data

著者 (4件)： Inakoshi Hiroya (Artificial Intelligence Laboratory, Fujitsu Laboratories Ltd.) ,  Asai Tatsuya (Artificial Intelligence Laboratory, Fujitsu Laboratories Ltd.) ,  Kida Takuya (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University.) ,  Arimura Hiroki (Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University.)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 34  号： 3  ページ： D-I56_1-10(J-STAGE)  発行年： 2019年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 強い空間的バイアスを持つデータから期待応答を最適化する領域を発見する新しいアプローチを提案した。これまでに利用可能な方法ではそれらがその座標と応答が一様で等方的であると仮定しているので,その性質のデータについてはうまく機能しない。この仮定を緩和するために,不規則な大きさのメッシュにおけるセルが推移的に連結されるという仮説を用いた。しかし,指数関数的に多くの推移閉包が存在するので,それはかなりの計算を必要とし,データに過剰適合する可能性がある。それらの問題を克服する本提案は,仮説空間において候補を列挙することなく,どのように無関係なセルが除去されるかを示す最大特性を証明すること,及び残りの領域が正則化されることに基づいて推移閉包の記述長を提案することという2つからなる。実験によってそのようなデータが一様でも等方的でもない場合でさえも,本アルゴリズムは未知データによって精度を低下させないことを示した。さらに,正則化領域は非正則化領域と比較して,20%以上精度を改善することを示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *最適化問題 ,  最適化 ,  バイアス ,  時間 ,  正則化 ,  問題 ,  閉包 ,  評価試験 ,  計算機アルゴリズム ,  信頼性 ,  精度 ,  *仮説生成
準シソーラス用語： 時間的バイアス ,  推移閉包

著者キーワード (6件)： 最適化された相関ルールマイニング ,  位置データ ,  GPS ,  最適化された相関ルールマイニング ,  位置データ ,  GPS

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (24件)：

• [Agrawal 06] Agrawal, D., Phillips, J. M., and Venkatasubramanian, S.: The hunting of the bump: on maximizing statistical discrepancy, in SODA '06 Proceedings of the 17th Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithm, pp. 1137--1146, Miami, Florida, Association for Computing Machinery (2006)
• [Berg 08] Berg, de M., Chong, O., Kreveld, van M., and Overmars, M.: Computational Geometry - Algorithms and Applications, pp. 147--171, 3rd edition, Springer (2008)
• [Besag 91] Besag, J. and Newell, J.: The detection of clusters in rare diseases, Journal of the Royal Statistical Society, Series A (Statistics in Society), Vol. 154, No.1, p. 143 (1991)
• [Cressie 93] Cressie, N. A. C.: Statistics for Spatial Data, Wiley Series in Probability and Statistics, pp. 381--452, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, USA (1993)
• [Derekenaris 01] Derekenaris,G., Garofalakis, J., Makris, C., Prentzas, J., Sioutas, S., and Tsakalidis, A.: Integrating GIS, GPS and GSM technologies for the effective management of ambulances, Computers, Environment and Urban Systems, Vol.25, No.3, pp. 267--278 (2001)

タイトルに関連する用語 (3件)： 位置データ ,  正則化 ,  発見