 プロジェクトの概要
データベース，あるいは，ウェブページ上にあるデータ中の住所などの空間情報，位置情報に着目し，頻出する空間上のパターンを発見する技術の研究開発を進めています．本プロジェクトで，これまで以下のような空間パターン発見アルゴリズムを開発しています．
空間オブジェクト（点オブジェクト）のデータ集合から互いに近接しているクラス集合を発見する．例えば，位置情報サービスのアクセスログから『「時刻表」と「チケット購入」が互いに近くでアクセスされることが多い』といった法則を発見する．
ある起点クラスからの何らかの目的関数を最適化する距離または方位区間を高速計算する．例えば，犯罪データベースから『「ひったくり」犯罪の発生密度を最大化する「ATM」からの距離は「Xメートル」である』といった法則を発見する．
何らかの目的関数を最適化する連続ピクセルグリッド領域を高速計算する．例えば，犯罪データベースから，「ひったくり」犯罪の密度を最大化する領域（犯罪多発地域）を発見する．
（過去のデータマイニングプロジェクトの活動を紹介したこちらページもご覧ください。）
 研究項目
- データベース中の各属性に対し，市街地毎，商圏毎など，地理的な意味でのデータ分類に基づいて集計演算する空間ＯＬＡＰのための幾何学アルゴリズムなどの研究
- 住所情報を属性として含むデータから，何らかの地理的な文脈の法則を発掘する空間データマイニング技術の基礎研究
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