(科目コードsubject code: B)(Large-Scale Discrete Computation)

大規模離散計算科学特論

種別・単位：講義・２単位 Lecture/ 2 credits
開 講 期：第２学期（担当者毎の集中講義）Second semester (Intensive lectures)担
当者 ： 鷲 尾 隆 （コンピュータサイエンス専攻・大規模離散計算科学講座・内線7 6 5 6 ）Takashi Washio (Division of Computer Science, Ext. 7656)
白井 康之（コンピュータサイエンス専攻・大規模離散計算科学講座・内線7 6 5 6 ）Yasuyuki Shirai (Division of Computer Science, Ext. 7656, shirai@erato.ist.hokudai.ac.jp)
津田 宏治（コンピュータサイエンス専攻・大規模離散計算科学講座・内線7 6 5 6 ）Koji Tsuda(Division of Computer Science, Ext. 7656)

主題と目標

Subject & Objective

産業プロセスの最適化や解析，マーケティング，バイオインフォマティクスなど，様々な情報処理の局面に現れる大規模な離散構造データ（計算機が行う論理的な処理を表現したデータ） を、数学的に簡約化し効率よく計算するための各種のアルゴリズム技術とその応用について理解する。データマイニング、統計数理、機械学習、列挙アルゴリズム、簡潔データ構造、確率計算モデルなどを含む分野横断的な基盤技術とそれらを用いた最新の研究成果、および産業界への実応用の事例について学ぶ。
Algorithmic techniques for efficient manipulation of large-scale discrete structure data (description oflogical procedure in computers), in various situations of information processing, such as industrial
process optimization/analysis, marketing, bioinformatics, are lectured. Recent research results onfundamental and interdisciplinary techniques, including data mining, statistical mathematics, machinelearning, case enumeration, succinct data structures, probabilistic computation models are shown.
Industrial application examples are also presented.

授業計画（項目，授業実施回数，内容） Lecture Plan項目回
内容
ItemhourContents
離散構造・統計的因果関係 ５ 離散構造を対象としたデータマイニング技術の現状について概観する．まのマイニングとその応用た，組合せアイテム集合のマイニング技法をベースとして、グラフマイニ
Discrete structures,
ングの技法や統計的因果推論などの統計的な理論に基づく知識発見・マイ
statistical causality mining
ニングの技法について学ぶ．
Current techniques for data mining on discrete structures are overviewed.
and their applications
Various knowledge discovery and data mining methods such as itemset
mining, graph mining, and statistical causal inference are lectured.
カーネル法・確率計算モデ ５ サポートベクタマシンや木カーネル法，グラフカーネル等の発展的手法，
ルとその応用またベイジアンネットワークなどの確率的計算モデルを紹介し，生命科学
Kernel method, probabilistic
分野における応用として，膨大なデータを処理する技法や進化系統樹，遺computation models
伝子制御ネットワークへの応用について述べる．
Support vector machine and its advanced techniques with tree/graph kernels
and their applications
are presented. Probabilistic computation models such as Bayesian networks
are also explained. For bioinformatics applications, techniques of large-scaledata processing, phylogenetic trees, and gene control networks are lectured.
頻出パタン抽出・パタン分 ５ 頻出パタンや相関ルール，系列パタンの効率的なマイニング技法や最新の類とその応用パタン分類技術を概観し，インターネット上あるいは実世界における行動
Frequent pattern mining,履歴に基づく特徴抽出手法や分析事例を紹介する．
Efficient mining/classification methods for frequent patterns, association rules
pattern classificationand sequence patterns are overviewed. Case studies of characteristics mining/
and their applications
analysis from behavior records on the Internet and real world are presented.

評価・教材・受講条件等《評価》

Evaluation・Materials・Pre-requisites

期末試験やレポート試験、授業中の質疑応答の様子等により総合的に評価する。
Evaluation will be carried out by the use of your attendance, home works and/or examinations.
《教材》 講義資料を配布する。参考書等については，適宜紹介する。
Original materials will be distributed, and references will be indicated in the class.
《受講条件等》 情報数学，データ構造，プログラミング言語，計算理論の基礎を理解していることを前提としている。
Basic knowledge of information mathematics, data structures, programming languages, and theory ofcomputation are needed.