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タイトル: 自己連想記憶理論を用いた情報自動構造化アルゴリズムの構築
その他のタイトル: Building of an Automatic Information Structuring Algorithm with Memory Prediction Framework
著者: 牧野, 晃典
著者(別言語): まきの, こうすけ
発行日: 2010年3月24日
抄録: 大量のデータを構造化する必要が生じている. その手段のひとつとして, 俯瞰マップが用いられている. 俯瞰マップはノードをクラスタリングすることでデータを抽象化し, 人に予測性を与える. これを本質的に改良するためには, 予測性の向上を目的関数としたデータの抽象化を行うアルゴリズムが必要である. 本研究ではニューラルネットワークに着目し, 最新のHawkinsやEdelmanのアイデアに基づき補助問題を生成することによって, データを構造化する手法を提案する. データの抽象化を行う仕組みを選択淘汰, 適応, 多層化, 時間方向の圧縮という四つの要素に分解し, それぞれの効果を確認する. さらに, 生体的な制約に基づく統合的アルゴリズムの構築を試みる. 本アルゴリズムが, 論文, 特許, 企業情報, 気象情報などのデータの構造化に将来的にいかに寄与するかを議論する. 本研究は, 直接的に大量データの構造化には至っていないものの, 大量データを自動的に構造化するための基盤となるアルゴリズムを提案しており, 潜在的な有用性は極めて高いと考えている.
内容記述: 報告番号: ; 学位授与年月日: 2010-03-24 ; 学位の種別: 修士 ; 学位の種類: 修士(工学) ; 学位記番号: ; 研究科・専攻: 工学系研究科技術経営戦略学専攻
URI: http://hdl.handle.net/2261/49884
出現カテゴリ:1135025 修士論文(技術経営戦略学専攻)
025 修士論文

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