WEKO3
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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
http://hdl.handle.net/2261/49884
http://hdl.handle.net/2261/4988485679ae8-ae0c-4c0d-80f0-55859c60ff9c
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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37086919.pdf (2.8 MB)
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37086919_a.pdf (286.0 kB)
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Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2011-11-18 | |||||
タイトル | ||||||
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 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
資源タイプ | ||||||
資源 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||
タイプ | thesis | |||||
その他のタイトル | ||||||
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
× 牧野, 晃典 |
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著者別名 | ||||||
識別子 | 5958 | |||||
識別子Scheme | WEKO | |||||
姓名 | まきの, こうすけ | |||||
著者所属 | ||||||
著者所属 | 東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻 | |||||
Abstract | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 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. | |||||
書誌情報 | 発行日 2010-03-24 | |||||
日本十進分類法 | ||||||
主題 | 007 | |||||
主題Scheme | NDC | |||||
学位名 | ||||||
学位名 | 修士(工学) | |||||
学位 | ||||||
値 | master | |||||
研究科・専攻 | ||||||
工学系研究科技術経営戦略学専攻 | ||||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2010-03-24 |