報告書番号

R01015

タイトル（和文）

分散大規模データベース向きデータマイニング・アーキテクチャの提案

タイトル（英文）

A Effective Data-mining Architecture for Large Distributed Databases

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

各人の持つ情報の蓄積、分析、共有化を進めることで、営業活動他の各種意思決定を迅速かつ的確に行う知識マネジメントは企業に不可欠となっている。特に、大量の蓄積データから知識を抽出するデータマイニングはその中核技術であり、今後予想されるIT環境の進展に対応した一層の技術開発が必要である。本報告では，データマイニング手法の現状と課題を整理する。さらに，特に、今後のIT環境の整備により登場する大規模分散データベースからの知識抽出という課題について、その解決のための検討を行い、効率的データマイニングを行うためのアーキテクチャとその実現技術についての提案を行う。

概要 （英文）

Data mining is a key technology in knowledge managementwhich is important to keeping a company's competitiveness high.This report surveys the application areas and the core techniques of data-mining,and identifies 4 research issues, i.e., (1) improvement of utilities of extracted knowledge,(2) cooperation with other knowledge management process,(3) improvement of knowledge extraction capability for large distributed DBs,(4) reduction of required knowledge for use of techniques.Especially, the importance of knowledge extraction capability for large distributed DBswill increase.We propose a required architecture for the knowledge extraction from large distributed DBs,which is composed with a learning part and a retrieval part.The learning part extracts knowledge from currently retrieved dataset.The retrieval part retrieves data for the tests and improvement of extracted knowledge.The ability to identify the region where the extracted knowledge is unreliabe is importantto the learning part.In the retrieval part, it is essential to convert the request from the learning partto queries for each database considering the characteristics and retrieval cost of databases.

報告者

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