データマイニング (K33H)

学修到達目標	大量のデータを統計手法により解析して内在する規則や特性を発見するデータマイニングの基礎理論を学ぶ。特に，テキストを定量的に解析するテキストマイニング手法について学ぶ。
授業形態及び授業方法	講義を主体とし、理解を助けるため例題による勉強および演習を行う。また，随時演習を行う外，宿題を課し，理解を深めるようにする。
履修条件	データマイニングに必要な基礎統計解析の理論を理解していること，具体的にデータ解析が可能なエクセルやRなどの解析ソフトを使えることが望ましい。

第1回	データマイニングとは
第2回	データベースとデータマイニング
第3回	相関ルール，ルールの評価尺度
第4回	決定木の利用，決定木の作成，決定木の枝刈り
第5回	ナイーブベイズの考え方
第6回	クラスタリング，階層的クラスタ，非階層的クラスタ，k-mean法
第7回	テキストマイニングとは，テキストマイニングの適用事例
第8回	自然言語処理，形態素解析
第9回	頻度分布，クロス集計，tf-idf
第10回	テキストマイニングの応用，テキストマイニング関連ソフトウェア
第11回	研究論文のマイニング実践，キーワード抽出，クラスタリング
第12回	新聞記事のマイニング実践，キーワード抽出，クラスタリング
第13回	自由記述文のマイニング実践，キーワード抽出，クラスタリング
第14回	感情・評価のマイニング実践，ブログマイニング
第15回	データマイニングの応用事例と今後の展開

教科書	授業で指示する
参考書	適宜，授業で紹介する
成績評価の方法及び基準	理解度試験，演習，課題提出等の総合的判断で評価する。
質問への対応	授業支援サイトおよびメール
研究室又は連絡先	研究室：船橋校舎13号館1357室 togawa.sachio@nihon-u.ac.jp
オフィスアワー	火曜船橋 13:20 ～ 14:50
学生へのメッセージ

2016年 理工学部 シラバス - 応用情報工学科