本稿では、形式概念分析を用いることで、従来の統計データ形式では表現できない非標準データに対するデータ深度関数の概念を導入し、その構造的特性と一般化Tukey深度への応用について論じている。
ブロッキング手法におけるバイアスを評価し、公平性を確保するための枠組みを提供する。
プロパティグラフ上のパスパターンの共起関係を表すパスアソシエーションルールを発見する手法を提案する。
本論文は、多様な料理嗜好に対応した個人向けレシピ推薦の課題に取り組む。アソシエーション分析と分類を活用し、レシピと食材の複雑な関係性を捉えることで、より精度の高い個人向けの推薦を実現する。
ブロックチェーントランザクションネットワークの分析を通して、重要なアクターを特定し、市場の動向を把握することができる。
時系列データから、特定のプレフィックスパターンに関連する共起順序保存パターンを効率的に発見する。
クラスタリングによって誘導されたボロノイ図(CIVD)は、従来のボロノイ図を一般化したモデルであり、入力点集合Pの冪集合Uをサイトとして使用する。CIVDでは、各クラスタCがある点qに及ぼす影響を表す影響関数F(C, q)を用いて、Rdの影響に基づくボロノイ細胞を決定する。この一般化されたモデルは、空間分割と同時にクラスタリングを行うなど、新しい機能を提供する。
本論文は、多目的進化最適化アルゴリズム、特にMOEA/Dに関する包括的な調査を行い、データサイエンスの手法を用いて、この分野の研究動向と知見を明らかにする。
遺伝子解析サービス企業は、顧客のプライバシーを保護すると主張しながら、実際には顧客データを商業的に利用している。
グラフ内の耐久パターンを見つけるための効率的なアルゴリズムを提案する。