2017年 理工学部 シラバス - 応用情報工学科
設置情報
| 科目名 | データマイニング | ||
|---|---|---|---|
| 設置学科 | 応用情報工学科 | 学年 | 4年 |
| 担当者 | 泉・滕 | 履修期 | 後期 |
| 単位 | 2 | 曜日時限 | 火曜3 |
| 校舎 | 船橋 | 時間割CD | K23C |
| クラス | |||
| ポリシー | ディプロマ・ポリシー【DP】 カリキュラム・ポリシー【CP】 | ||
| 履修系統図 | 履修系統図の確認 | ||
概要
| 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に関する知識を得ることができる。具体的には，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、理解を助けるたに適宜演習を実施する。授業はインタラクティブに行う。 |
| 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。 |
授業計画
| 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 | 平常試験及びその解説 |
その他
| 教科書 |
授業で指示する
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|---|---|
| 参考書 |
適宜，授業で紹介する
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| 成績評価の方法 及び基準 |
平常試験80%，課題レポート20%程度を勘案し，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 |
泉，滕：2号館235室 |
| オフィスアワー |
水曜 船橋 12:30 ～ 13:00
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| 学生への メッセージ |