大規模情報活用特論

1年

2022年度後期

2.00単位

木村　文則

単独

インターネットが普及したことにより，さまざまな情報が活用できるようになり，「ビッグデータ分析」が注目されている．本講義では，「ビッグデータ分析」の根幹をなす技術であるデータマイニングとテキストマイニングについての基礎知識を学ぶ．また，どのような情報が取得・利用できるのかについても学習する．さらに，これらの技術が実際にどのように実践されているかについて，実際の応用・研究事例から学ぶ．

1. ビッグデータ分析の概要　ビッグデータのデータ化・情報化の流れ　
2. 統計解析ソフトを活用したデータ分析(1)　
3. 統計解析ソフトを活用したデータ分析(2)　
4. データマイニングの概要　
5. データマイニング(1)：頻出パターン抽出　相関ルール抽出 　
6. データマイニング(2)：クラス分類　単純ベイズ分類器, 決定木, サポートベクターマシン　
7. データマイニング(3)：回帰分析　線形回帰, ロジスティック回帰, サポートベクトル回帰　
8. データマイニング(4)：クラスタリング　K平均法, デンドログラム　
9. テキストマイニングの概要　
10. テキストマイニングに用いる基礎技術　形態素解析器，係り受け解析器　
11. 反構造化テキストのデータ化　分布，頻出，近接頻出集合，相関　
12. テキストマイニング(1)：グループ化　文書分類，クラスタリング　
13. テキストマイニング(2)：情報抽出1 固有表現抽出，照応解析　
14. テキストマイニング(3)：テキストマイニングの実践　
15. ビッグデータ分析の事例　ビッグデータ分析の応用・研究事例

教科書：資料を配布します
参考書：Rで学ぶ日本語テキストマイニング石田 基広, 小林 雄一郎ひつじ書房ISBN 978-4894766549「データマイニング入門 -Rで学ぶ最新データ解析-」豊田秀樹東京図書ISBN 978-4-489-02045-2

レポートにより評価

・オンライン授業になる場合の対応
授業動画配信によるオンデマンド型授業を実施する。（授業動画は教材フォルダにアップロード）