開講学期 Course Start	2014年度 前期
授業区分 Regular or Intensive	週間授業
対象学科 Department	情報電子工学系専攻
対象学年 Year	1
必修・選択 Mandatory or Elective	選択
授業方法 Lecture or Seminar	講義
授業科目名 Course Title	情報数理工学特論Ａ
授業科目名(英語) Course Title	[授業科目名(英語)]
単位数 Number of Credits	2
担当教員 Lecturer	工藤　康生 (Yasuo Kudo)
教員室番号 Office	V408
連絡先(Tel) Telephone	0143-46-5469
連絡先(E-mail) E-mail	kudo[at]csse.muroran-it.ac.jp
オフィスアワー Office Hour	水１６：３０〜１７：３０　Wednesday 16:30-17:30
授業のねらい Learning Objectives	膨大な情報の中から意味のある・価値の高い情報を見出すことは，情報化社会を支える基盤技術の１つである．この講義ではその具体的手法として，束論に基づくデータ分析手法である「形式概念分析（Formal Concept Analysis）」に焦点を絞り，その理論的基礎および応用について学ぶ． Data mining based on the Formal Concept Analysis (FCA) is the subject of this lecture. Mathematical foundations and algorithms for FCA are introduced and theoretical aspects of data mining based on FCA are explained. Exercises for implementing software for data mining based on FCA are also provided.
到達度目標 Outcomes Measured By:	１．形式概念分析に基づくデータマイニングの考え方を理解し，具体的に説明することができる． ２．形式概念分析のメカニズムについて理解し，実装することができる． ３．取り組み内容およびそこで得られた結果について考察し，適切にレポートにまとめることができる．また，その内容について過不足ないプレゼンを行うことができる． Understanding of FCA and data mining based on FCA. Furthermore, implementing algorithms for FCA and practicing data mining based on FCA.
授業計画 Course Schedule	総授業時間数（実時間）；２２時間３０分 第1回　ガイダンス 第2回　形式概念分析の数学的基礎：関係と順序，順序集合，束（Lattice） 第3回　形式概念（Formal concept）と概念束（Concept lattice） 第4回　概念束の生成アルゴリズム 第5回　形式概念と概念束の諸性質（１） 第6回　形式概念と概念束の諸性質（２） 第7回　形式概念分析に基づくデータマイニング 第8回　形式概念分析の応用事例，講義部分のまとめ 第9回　形式概念分析に関するプロトタイプソースコードの理解（１） 第10回　形式概念分析に関するプロトタイプソースコードの理解（２） 第11回　形式概念抽出アルゴリズムの実装（１） 第12回　形式概念抽出アルゴリズムの実装（２） 第13回　形式概念分析に基づくデータマイニングの実践（１） 第14回　形式概念分析に基づくデータマイニングの実践（２） 第15回　成果発表 No.1: Guidance of this lecture No.2: Mathematical foundation of FCA: order relation, order set, and lattice No.3: Formal concepts and concept lattices No.4: Algorithms for constructing concept lattices No.5: Theoretical properties of formal concepts and concept lattices (part 1) No.6: Theoretical properties of formal concepts and concept lattices (part 2) No.7: Data mining using FCA No.8: Summary of FCA No.9: Understanding of a framework for data mining based on FCA (part 1) No.10: Understanding of a framework for data mining based on FCA (part 2) No.11: Implementation of algorithms for constructing concept lattices (part 1) No.12: Implementation of algorithms for constructing concept lattices (part 2) No.13: Data analysis using implemented algorithms (part 1) No.14: Data analysis using implemented algorithms (part 2) No.15: Presentation of results of data mining using FCA
教科書 Required Text	教科書は使用しない．講義資料を必要に応じて配布する． No text book is used. Some parts of lecture slides will be provided.
参考書 Required Materials	鈴木 治，室伏 俊明：形式概念分析―入門・支援ソフト・応用―，日本知能情報ファジィ学会誌, Vol. 19, No. 2, pp. 103−142, 2007．　 Osamu Suzuki and Toshiaki Murofushi, Formal Concept Analysis - Introduction, Support Softwares, and Applications -, Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Systems, Vol. 19, No. 2, pp.103-142, 2007.
教科書・参考書に関する備考
成績評価方法 Grading Guidelines	講義に関するレポートおよび演習に関するレポート，最終発表の内容を総合して評価する．100点満点に対して60点以上の得点をもって合格とする． １．形式概念分析の主に理論的性質に関するレポートを課し，達成度を評価する． ２．形式概念分析を用いたデータ分析プログラムの実装に関する演習課題を課し，達成度を評価する． ３．データ分析プログラムの実装およびデータ分析結果に関するレポートおよびプレゼンテーションを課し，達成度を評価する． The score for each student is evaluated by two reports and final presentation from the viewpoint of understanding and practice of data mining based on FCA.
履修上の注意 Please Note	集合論の初歩（集合，写像，関係など）およびプログラミングに関する基礎知識を持っていることが望ましい． Basic knowledge of foundations of naive set theory (sets, mappings, relations, etc.) and basic skills of programming by some computer language are assumed.
教員メッセージ Message from Lecturer
学習・教育目標との対応 Learning and Educational Policy	この授業科目は情報電子工学系専攻の学習・教育目標の全ての項目に対応している.
関連科目 Associated Courses	情報数理工学特論B　Advanced Mathematical Engineering B
備考 Remarks	この授業は日本語で行う．講義資料の一部は英語で記述する． This lecture will be taught in Japanese and some parts of lecture slides will be written in English.