F-035
二項関係に基づく階層関係抽出と構造的知識の自動構築手法

○金盛克俊・大和田勇人（東理大）

人工知能研究において、システムがデータから自動的に知識を構築することは困難な課題である。
本研究の目的は、二項関係が定義されたデータに対して、各オブジェクトの関係を整理し、自動的に体系的な知識を構築することである。
これは、従来のオントロジーやクラスタリングとも本質的に異なる。
本稿ではまず、本研究で求めるべき二項関係をもとにした階層関係を定義し、それらが階層構造を成すことを示す。また、それをもとにしたグループの定義、さらにグループ同士の階層関係を定義する。
　次に、具体的なデータに対して、定義にそった階層関係とグループ、グループ同士の階層関係を求める手法を提案する。また、その有用性を示すために、ユーザとアイテムの評価値行列を用いた応用例を示した。