遺伝的ネットワークプログラミングを用いた医療相関ルールの抽出

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS13-6

グループ名: 【C】平成17年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2005/09/06

タイトル(英語): Medical Association Rule Mining Using Genetic Network Programming

著者名: 嶋田 香(早稲田大学),王若晨 (早稲田大学),平澤 宏太郎(早稲田大学),古月 敬之(早稲田大学)

著者名(英語): Kaoru Shimada(Waseda University),Ruochen Wang(Waseda University),Kotaro Hirasawa(Waseda University),Takayuki Furuzuki(Waseda University)

キーワード: 進化型計算|遺伝的ネットワークプログラミング|データマイニング|相関ルール|Evolutionary Computation|Genetic Network Programming|Data Mining|Association Rule

要約(日本語): 遺伝的ネットワークプログラミングを用いた相関ルール抽出法による医療関連データベースからの興味深い相関ルール抽出と抽出されたルールの有効性の検証を行う。本研究で用いる抽出法は，興味深さの指標に統計学で用いられるカイ自乗値を用いており，属性の否定を含む相関ルール抽出が可能であるなど医療分野のデータベースへの応用に適している。また，進化論的計算手法である遺伝的ネットワークプログラミングの構造的な特徴を利用して指標の算出を行うだけでなく，ルール抽出を世代継続的に行ないながら抽出された相関ルールに関する情報を進化操作時に反映させて用いるという特徴をもつ。

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