圧縮データ索引に基づく巨大文書集合からの関連性マイニング
平成24年度でさきがけ研究修了

　ニュース記事や特許、遺伝子データなどの多様なテキストデータの洪水からデータ同士の重要な関連性を取り出す要求が高まっています。本研究は、データ圧縮の理論を応用して冗長な部分を削ぎ落とすことで重要情報を特定し、これまでは困難であった巨大なテキストデータの集まりから、埋もれた知識の発見を目指します。