講義/早稲田大学/データベース特論/シラバス

提供: fukudat
移動: 案内検索
副題
データマイニング (data mining)
授業概要
データベースの応用として,大規模データからの知識発見 (data mining) についての技術課題と解決のアプローチについて講義する.
授業の到達目標 データベースオンライン分析処理 (OLAP),データマイニング,機械学習の諸概念が理解できる.
データベースオンライン分析処理,データマイニングの問題とその解決アプローチが理解できる.
実際の具体的な問題に,データマイニングのアルゴリズムが応用できる.

授業計画

第1回:オリエンテーション 本講義の目的と概要について説明します.

第2回:データベース データマイニングを学ぶにあたり基礎となる,データベースの基礎を概観したうえで,オンライントランザクション処理 (OLTP) と対比してオンライン分析処理 (OLAP) の諸概念について説明します.

第3回:アソシエーションルール データマイニングが大きく発展する礎となった,アソシエーションルール (association rules) の概念と,基本アルゴリズムである a-priori アルゴリズムについて説明します.

第4回:MapReduce 大規模なデータを分析処理するための計算プラットフォームとして広く使われ始めた MapReduce について説明します.

第5回:推薦システム ロングテールのビジネス環境で重要性を増した推薦システムの基礎について説明します.

第6回:最近傍探索 高次元空間での最近傍探索の難しさとそれを克服するためのアプローチについて説明します.

第7回:未定

第8回:未定

第9回:未定

第10回:未定

第11回:未定

第12回:未定

第13回:未定

第14回:未定

第15回:未定

教科書

  • データマイニング(共立出版) ISBN-13: 978-4320120020
  • データベースの仕組み(朝倉書店) ISBN-13: 978-4254127133

成績評価方法

  • レポート: 20% 学期末提出のレポート
  • 平常点評価: 80% 出席
個人用ツール
名前空間

変種
操作
案内
ツールボックス