研究業績

英語論文
  • 主著
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: A Constructive Meta-Level Feature Selection Method based on Method Repositories, Journal of Computers, Vol. 1, No. 3, pp.20-26, 2006.
    • Hidenao Abe, Miho Ohsaki, Hideto Yokoi, and Takahira Yamaguchi: Implementing an Integrated Time-Series Data Mining Environment Based on Temporal Pattern Extraction Methods: A Case Study of an Interferon Therapy Risk Mining for Chronic Hepatitis, New Frontiers in Artificial Intelligence: Join JSAI 2005 Workshop Post-Proceedings, Takashi Washio, Akito Sakurai, Katsuto Nakajima, Hideaki Takeda, Satoshi Tojo, Makoto Yokoo (Eds.), LNCS 4012, Springer, pp.425-435, 2006.
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Evaluating the Automatic Composition of Inductive Applications Using StatLog Repository of Data Set, Active Mining --New Directions of Data Mining--, Hiroshi Motoda(Ed.), IOS Press, pp.139-150, 2002.
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Constructing Inductive Applications by Meta-Learning with Method Repositories, Progress in Discovery Science, Setsuo Arikawa and Ayumi Shinohara(Eds.), LNAI 2281, Springer-Verlag, pp.576-585, 2002.
  • 共著
    • Miho Ohsaki, Hideao Abe, Shusaku Tsumoto, Hideto Yokoi, Takahira Yamaguchi: Evaluation of rule interestingness measures in medical knowledge discovery in databases, Artificial Intelligence in Medicine, Vol. 41, No. 3, pp.177-196, 2007.
    • Miho Ohsaki, Hidenao Abe, Takahira Yamaguchi: Numerical Time-Series Pattern Extraction Based on Irregular Piecewise Aggregate Approximation and Gradient Specification, New Generation Computing, No. 25, pp.213-222, 2007.
    • Mao Komori, Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: A New Feature Selection Method Based on Dynamic Incremental Extension of Seed Features, Tatjana Welzer et al.(Eds.), Knowledge-Based Software Engineering, IOS Press, pp.291-296, 2002.
    • Hiromitsu Hatazawa, Hidenao Abe, Mao Komori, Yoshiaki Tachibana and Takahira Yamaguchi: Knowledge Discovery Support from a Meningoencephalitis Dataset Using an Automatic Composition Tool for Inductive Applications, Terano et al.(Eds.), New Frontiers in Artificial Intelligence, LNAI 2253, Springer-Verlag, pp.500-507, 2002.


日本語論文
  • 主著
    • 阿部 秀尚,平野 章二,津本 周作:テキストマイニングによる退院時サマリーからの時 系列関係知識抽出,医療情報学,Vol.27, No.1, pp.33-38, 2007.
    • 阿部 秀尚,山口 高平:メソッドリポジトリに基づく帰納アプ リケーションの並列合成とその洗練化,人工知能学会誌, Vol.17, No.5,pp.647-657, 2002(9月).
      抄録 PDF (3549K)
  • 共著
    • 大崎 美穂,阿部 秀尚,津本 周作,横井 英人,山口 高平:医学知識発見におけるルー ルの興味深さ指標の評価,情報処理学会 論文誌,Vol. 48, No. 4, pp.1859-1873, 2007.


英語発表
  • 本人発表
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, Hideto Yokoi, and Takahira Yamaguchi: Evaluation of Learning Costs of Rule Evaluation Models based on Objective Indices to Predict Human Hypothesis Costruction Phases, The 2007 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC2007), pp.458-464, Fremont, CA, USA, November 2007.(査読付き)
    • Hidenao Abe, Hideto Yokoi, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Developing an Integrated Time-Series Data Mining Environment for Medical Data Mining, IEEE Workshop of Data Mining in Medicine In conjunction with IEEE International Conference on Data Mining 2007 (DMMed2007), pp.127-132, Omaha, NE, USA, October 2007.(査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluating Learning Algorithms for a Rule Evaluation Support Method, The 2007 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC2007), pp.3784-3789, Montreal, Canada, October 2007.(査読付き)
    • Hidenao Abe, Satoru Hirabayashi, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluationg a Trading Rule Mining Method based on Temporal Pattern Extraction, The Third International Workshop on Mining Complex Data (MCD2007), LNAI 4944, pp.72-81, 2007. (査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluating a Constructive Meta-Learning Algorithm for a Rule Evaluation Support Method Based on Objective Indices, The 11th International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems (KES2007), LNCS 4693, pp.934-941, Vietri sul Mare, Italy, September 2007. (査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, Takahira Yamaguchi: Evaluating Learning Models with Transitions of Human Interests based on Objective Rule Evaluation Indices, The World Congress on Health (Medical) Informatics (Medinfo 2007), pp. 581-585, Brisbane, Australia, August 2007. (査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluationg Learning Algorithms to Construct Rule Evaluation Models Based on Objective Rule Evaluation Indices, The 2007 IEEE International Conference on Cognitive Informatics (ICCI 2007), pp.212-221, Lake Tahoe, NV, USA, August 2007. (査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, Takahira Yamaguchi: Evaluationg Learning Algorithm Selection Method for a Rule Evaluation Support Tool Based on Objective Indices, IADIS European Conference on Data Mining (ECDM2007), pp.25-32, Lisbon, Portgul, July 2007. (査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, Takahira Yamaguchi: Evaluating Learning Algorithms Composed by a Constructive Meta-Learning Scheme for a Rule Evaluation Support Method, The second International Workshop on Mining Complex Data (MCD2006), pp.305-310, HongKong, China, 18th December 2006. (査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluating Learning Models for a Rule Evaluation Support Method Based on Objective Indices, The 5th International Conference on Rough Sets and Current Trends in Computing (RSCTC2006), LNCS 4259, pp.687-695, Kobe, Japan, 8th November 2006. (査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluating Learning Algorithms for a Rule Evaluation Support Method Based on Objective Rule Evaluation Indices, The 16th Intenational Symposium on Methodologies for Intelligent Systems (ISMIS 2006), LNCS 4203, pp.379-388,University of Bari, Bari, Italy, 27th September 2006. (査読付き)
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluating Learning Algorithms to Support Human Rule Evaluation Based on Objective Rule Evaluation Indices, CODATA2006 Workshop on Interdisciplinary Communication for Risk Management with Multi-Data Mining, pp.100-101, Beijing, China, 2006.(査読無し)
      Presentation
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, Hideto Yokoi, and Takahira Yamaguchi: Evaluating Learning Algorithms Composed by Constructive Meta-Learning Scheme for a Rule Evaluation Support Method Based on Objective Indices, The 2006 Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop, LNCS 4303, pp.75-88, Guilin Park Hotel, Guilin, China 7th August 2006.(査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Developing a Rule Evaluation Support Method Based on Objective Indices, The First International Conference on Rough Sets and Knowledge Technology, LNAI 4062, pp.456-461, Golden Resources Hotel, Chongqing, China, 25th July 2006. (査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluating a Rule Evaluation Support Method Based on Objective Rule Evaluation Indices, The tenth Pacific-Asia Conference on Knoledge Discovery and Data Mining, LNAI3918, pp.509-519, Hilton Singapore, Singapore, 12th April 2006. (査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Constructive Meta-level Feature Selection Method Based on Method Repositories, in Proc. of the tenth Pacific-Asia Conference on Knoledge Discovery and Data Mining, LNAI3918, pp.70-80, Hilton Singapore, Singapore, 11th April 2006. (査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluating Model Construction Methods with Objective Rule Evaluation Indices to Support Human Experts, in Proc. of the third International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence, LNAI3885, pp.94-104, Rovira i Vergili University, Tarragona, Spain, 3rd April 2006. (査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: A Rule Evaluation Support Method with Learning Models Based on Objective Rule Evaluation Indexes, The Fifth International Conference on Data Mining (ICDM2005), pp.549-552, Intercontinental Hotel Houston, Houston, U.S.A, 30th November 2005. (査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Miho Ohsaki, and Takahira Yamaguchi: Evaluating a Rule Evaluation Support Method with Learning Models Based on Objective Rule Evaluation Indices -- A Case Study with a Meningitis Data Mining Result --, The Fifth International Conference on Hybrid Intelligent Systems (HIS2005), pp.169-174, Pontificcal Catholic University of Rio de Janeiro: PUC-Rio, Rio de Janeiro, Brazil, 7th November 2005. (査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe, Miho Ohsaki, Hideto Yokoi and Takahira Yamaguchi: Evaluating an Integrated Time-Series Data Mining Environment - A Case Study on a Chronic Hepatitis Data Mining -, in Proc. of the First International Workshop on Risk Management Systems with Intelligent Data Analysis (RMDA2005), pp.1-11, Kita-Kyushu, Fukuoka, Japan, Jun. 2005. (査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Implementing an Integrated Time-Series Data Mining Environment - A Case Study of Medical KDD on Chronic Hepatitis -, The First International Conference on Complex Medical Engineering (CME2005), Takamatsu, Kagawa, Japan, May 2005.
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Constructive Meta-Learning with Machine Learning Method Repositories, in Proc. of the 17th International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems, Innovations in Applied Artificial Intelligence, Bob Orchard et al. (Eds.), LNAI 3029, pp. 502-511, Ottawa University, Ottawa, Canada, 18th May 2004. (査読付き)
      Presentation
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Evaluating the Parallel Automatic Composition of Inductive Applications with Stacking Methods, in Proc. of the ECML/PKDD 2003 Workshop on Parallel and Distributed Computing for Machine Learning, Rui Camacho and Ashwin Srinivasan (Eds.), pp. 1-12, Hotel Croatia Cavtat, Cavtat - Dubrovnik, Croatia, 23rd Sep. 2003. (査読付き)
      Paper, Presentation
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Parallel Automatic Composition of Inductive Applications based on Method Repository, in Proc. of the 6th Sanken(I.S.I.R) International Symposium, pp. 55-56, Osaka University, Osaka, Japan, 11th Mar. 2003.
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Evaluating the Automatic Composition of Inductive Applications Using StatLog Repository of Data Set, in Proc. of 1st International Conference on Global Research and Education (Inter Academia 2002), pp. 80-83, Comenius University, Bratislava, Slovakia, 26th Sep. 2002.
    • Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Evaluating the Automatic Composition of Inductive Applications Using StatLog Repository of Data Set, in Proc. of PKAW2002, pp.144-158, National Center of Sciences, Tokyo, Japan, 19th Aug. 2002. (査読付き)
  • 共著者発表
    • Miho Ohsaki, Hidenao Abe, Shusaku Tsumoto, Hideto Yokoi, Takahira Yamaguchi: Proposal of Medical KDD Support User Interface Utilizing Rule Interestingness Measures, The second International Workshop on Reliability Issues of Knowledge Discovery, pp.759-764, HongKong, China, 18th December 2006. (査読付き)
    • Miho Ohsaki, Hidenao Abe, Shinya Kitaguchi, Shunji Kume, Hideto Yokoi, and Takahira Yamaguchi: Development and Evaluation of an Integrated Time-Series KDD Environment - A Case Study of Meducal KDD on Hepatitis -, in Proc. of the Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ and IEICE_SIGAI on Active Mining, Hanoi, Vietnum, Dec. 2004.
    • Shunji Kume, Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Discovering Loyal Customers from POS Data Sets Based on Feature Selection with Domain Models, in Proc. of 2nd International Conference on Global Research and Education (Inter Academia 2003), pp. 291-298, Warsaw University of Technology, Warsaw, Poland, 9th Sep. 2003.
    • Mao Komori, Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: Combining Filter Method and Seed Method fo New Feature Selection in Data Mining, in Proc. of 1st International Conference on Global Research and Education (Inter Academia 2002), pp. 119-122, Comenius University, Bratislava, Slovakia, 26th Sep. 2002.
    • Mao Komori, Hidenao Abe and Takahira Yamaguchi: A New Feature Selection Method Based on Dynamic Incremental Extension of Seed Features, JCKBSE2002, in Proc. pp. 291-296, Maribor, Slovenia, 2002. (査読付き)
    • Hiromitsu Hatazawa, Hidenao Abe, Mao Komori, Yoshiaki Tachibana and Takahira Yamaguchi: Knowledge Discovery Support from a Meningoencephalitis Dataset Using an Automatic Composition Tool for Inductive Applications, in Proc. of JSAI KDD Challenge 2001(JKDD2001), pp. 1-8, Shimane, Japan, 2002. (査読付き)


日本語発表
  • 本人発表
    • 阿部 秀尚,津本 周作:オーダー入力状況を考慮したオーダー修正要因分析,第27回医療情報学連合大会,3-J-1-4,神戸国際会議場,兵庫県神戸市,2007年11月25日
    • 阿部 秀尚,津本 周作,横井 英人,大崎 美穂,山口 高平: 客観的指標群に基づくクラスタリングと主観的評価基準の比較,2007年度人工知能学会全国大会(第21回),3F6-1,宮崎ワールドコンベンションセンターサミット,宮崎県宮崎市,2007年6月22日
    • 阿部 秀尚,平野 章二, 津本 周作:テキストマイニングによる退院時サマリーからの時系列関係知識抽出,第11回日本医療情報学会春季学術大会(シンポジウム2007),OS-1,大阪国際交流センター,大阪府大阪市,2007年6月15日
    • 阿部 秀尚、津本 周作:ルール評価支援手法における有効な学習モデル構築に必要な最小訓練事例数の見積もり法,人工知能学会第3回データマイニングと統計数理研究会,CDROM,兵庫県立大学,兵庫県神戸市,2007年2月28日
    • 阿部 秀尚,平野 章二,津本周作:退院時サマリーからの時系列関係知識抽出,第7回日本医療情報学会学術大会(第26回医療情報学連合大会),P18-7,札幌コンベンションセンター,北海道札幌市,2006年11月2日
    • 阿部 秀尚,津本 周作,大崎 美穂,山口 高平:メタ学習に基づくルール評価モデル構築支援手法の評価,2006年度人工知能学会全国大会(第20回),3A3-06,タワーホール船堀,東京都江戸川区,2006年6月9日
      発表資料(PDF)
    • 阿部 秀尚,大崎 美穂,横井 英人,山口 高平,津本 周作: 客観的指標群に基づくルール評価支援手法の評価 − 慢性肝炎データマイニング結果を対象として−, 電子情報通信学会KBSE研究会・人工知能学会第72回KBS研究会 合同研究会(信学技報 Vol.105 No.546),pp.31-36, 慶應義塾大学 来往舎,神奈川県横浜市,2006年1月24日
      発表資料(PDF)
    • 津本 周作,阿部 秀尚,平野 章二:テキストマイニングによ る退院時サマリーからの病状経過知識抽出,第25回医療情報学 連合大会,2-F-5-4,パシフィコ横浜 会議センター,神奈川県, 横浜市,2005年11月25日
      発表資料(PDF)
    • 阿部 秀尚,津本 周作,大崎 美穂,山口 高平:ルール評価支 援ツールのためのルール評価モデル構築アルゴリズムの評価, 第25回医療情報学連合大会,2-F-5-3,パシフィコ横浜 会議セ ンター,神奈川県,横浜市,2005年11月25日
      発表資料(PDF)
    • 阿部 秀尚,山口 高平:統合型時系列データマイニング環境の 開発と評価(Developing an Integrated Time-Series Data Mining Environment),電子情報通信学会KBSE研究会(信学技報 Vol.105 No.208),KBSE2005-14,pp.19-24,愛媛大学,愛媛県 松山市,2005年7月26日
      発表資料(PDF)
    • 阿部 秀尚,平野 章二,津本 周作:病状経過知識抽出のため のテキストマイニング(Mining a Clinical Course Knowledge from Summary Text),2005年度人工知能学会全国大会(第19回), 1F4-04,北九州国際会議場,福岡県北九州市,2005年6月15日
      発表原稿(PDF) 発表資料(PDF)
    • 阿部 秀尚,北口 真也,大崎 美穂,津本 周作,山口 高平: 客観的指標群に基づくルール評価支援ツールの開発−髄膜脳炎 データマイニングと対象として−(A Visual Rule Evaluation Tool with Active Interaction based on Interestingness Measures -- A Case Study on a Meningitis Data Mining --), 2005年度人工知能学会全国大会(第19回),1F3-02,北九州国際 会議場,福岡県北九州市,2005年6月15日
      発表原稿(PDF) 発表資料(PDF)
    • 大崎 美穂,阿部 秀尚,北口 真也,横井 英人,山口 高平: 不等間隔な標本化と量子化を用いた時系列パターン抽出手法の 開発と評価,第69回人工知能学会知識ベース研究会 (SIG-KBS-A405),pp.39-43,淡路夢舞台国際会議場,兵庫県津 名郡東浦町,2005年2月25日
      発表資料(PDF)
    • 阿部 秀尚,岡本 和也,大崎 美穂,山口 高平,津本 周作: 客観指標群によるルール評価モデルの構築 −髄膜脳炎データ ベースを対象として−,第24回医療情報学連合大会(第5回日 本医療情報学会学術大会),2-J-3-2,名古国際会議場,愛知 県名古屋市,2004年11月27日
      発表資料(PDF)
    • 阿部 秀尚,山口 高平: 構成型メタ学習と選択型メタ学習の比較評価, 2003年度人工知能学会全国大会(第17回),1F5-07, 朱鷺メッセ,新潟県新潟市,2003年6月25日
      発表原稿(PDF)  発表資料(PDF)
    • 阿部 秀尚,山口 高平: 共通データによる帰納アプリケーション自動構築支援環境の評 価, 第46回人工知能基礎論研究会・第54回知識ベースシステム研究 会合同研究会(SIG-FAI/SIG-KBS-J-32), in Proceedings pp. 195-200, はこだて未来大学,北海道函館市,2001年11月13日
  • 共著者発表
    • 内藤 憲吾,平林 悟,阿部 秀尚,山口 高平:テクニカル指標組合せルール学習に基づく投資家意志決定支援,2007年度人工知能学会全国大会(第21回) ,3B8-4,宮崎ワールドコンベンションセンターサミット,宮崎県宮崎市,2007年6月22日
    • 安田 晃,平野 章二,阿部 秀尚,中國 秀章,花田 英輔,津本 周作:テュートリアル教育(情報科学演習)における学習行動の類似性に関する定量分析,人工知能学会第3回データマイニングと統計数理研究会,CDROM,兵庫県立大学,兵庫県神戸市,2007年2月27日
    • 大崎美穂,阿部秀尚,津本周作,横井英人,山口高平: データマイニングにおけるルールの興味深さ指標の体系化, 同志社大学理工学研究所研究発表会,同志社大学ハイテク・リサーチ, 学術フロンティア 合同シンポジウム,京都府相楽郡,pp.20-25,2005年11月
    • 大崎美穂,阿部秀尚,津本周作,山口高平: 知識生成支援ユーザインタフェースの開発, -ルールの興味深さ指標の評価と活用-, 第19回東海ファジィ研究会,名古屋市,No.3,2005年8月
    • 久米 俊二,阿部 秀尚,山口 高平: データセットの特徴分析に基づく因子分析と属性選択の 統合手法の提案と評価, 2004年度人工知能学会全国大会(第18回),2F3-04, 石川厚生年金会館,石川県金沢市,2004年6月3日
      発表原稿(PDF)
    • 北口 真也,佐藤 芳紀,阿部 秀尚,大崎 美穂,山口 高平: モチーフによる肝炎波形データからの特徴抽出の有効性に関する考察, 2004年度人工知能学会全国大会(第18回),1F2-02, 石川厚生年金会館,石川県金沢市,2004年6月2日
      発表原稿(PDF)
    • 渡邉 悠司,小森 麻央,阿部 秀尚,山口 高平: 因子分析と属性選択の統合に基づくデータの前処理機構, 2003年度人工知能学会全国大会(第17回),1F5-04, 朱鷺メッセ,新潟県新潟市,2003年6月25日
      発表原稿(PDF) 
    • 小森 麻央,阿部 秀尚,山口 高平: シーズ属性の拡張に基づく属性選択法の提案と評価, 2002年度人工知能学会全国大会(第16回),1A4-01, 学術総合センター,東京,2002年5月29日
    • 小森 麻央,阿部 秀尚,山口 高平: シーズ属性の逐次拡張に基づく属性選択, 第56回知識ベースシステム研究会(SIG-KBS-A201-02), in Proceedings pp.7-10, 韓国海洋大学校,韓国プサン,2002年5月23日
    • 小森 麻央,阿部 秀尚,畑澤 寛光,橘 惠昭,山口 高平: 知識発見システムにおける属性処理と属性値処理に関する一考 察, 2001年度人工知能学会全国大会(第15回), 島根県県民会館,島根県松江市,2001年5月23日
    • 小森 麻央,阿部 秀尚,橘 惠昭,山口 高平: 属性値処理と属性処理に基づくデータ前処理機構の考察, 情報通信学会技術研究報告[人工知能と知識処理], 学術総合センター,東京,2001年3月19日
    • 畑澤 博光,阿部 秀尚,小森 麻央,山口 高平,橘 惠昭: 帰納アプリケーション自動構築ツールに基づくアミノ酸配列デー タからの知識発見, 第49回知識ベースシステム研究会(SIG-KBS49), 津和野町町民センター,島根県津和野町,2000年9月29日
    • 橘 惠昭,小森 麻央,阿部 秀尚,畑澤 寛光,山口 高平: 帰納アプリケーション構築支援環境CAMLETの証券市場への適用, 第41回 人工知能基礎論研究会, 高知グリーン会館,高知県高知市,2000年7月14日
その他
  • 山口 高平,阿部 秀尚,大崎 美穂: メタ学習機構に基づくアクティブマイニング, 人工知能学会誌,Vol.20 No.2, pp.180-187 (2005).
  • 阿部 秀尚,山口 高平: 慢性ウィルス性肝炎データマイニングへのWekaの適用, 人工知能学会誌,Vol.19 No.3,pp.347-354 (2004).
  • 阿部 秀尚,山口 高平: フリーウェアWekaによるDMアプリケーションの構築, 人工知能学会 第19回AIシンポジウム, in Proceedings pp.25-30, 学術総合センター,東京,2003年3月30日
    発表資料
  • 阿部 秀尚: オープンソースデータマイニングツール WEKA, 人工知能学会 第18回AIシンポジウム, in Proceedings pp.81-88, 学術総合センター,東京,2003年4月23日



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