KeyGraphを進化させたPolaris

Polarisは、東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程の岡崎直観氏が、東京大学大学院工学系研究科大澤助教授が提唱した「チャンス発見の二重螺旋プロセス」をもとにKeyGraphをチャンス発見プロセスに適合するように拡張設計したデータマイニング・フレームワークです．KeyGraphはもともとキーワード抽出のためのアルゴリズムでしたが、稀ではあるものの重要と思われる事象を視覚化してくれることから、チャンス発見において多くの成果をもたらしました。しかし、チャンス発見の二重螺旋モデルが示すように、データが視覚化された結果から意思決定につながるようにするためには、視覚化された結果を人間が解釈する必要があります。
しかしながら、初期のKeyGraphは、チャンス発見にふさわしいインターフェースを搭載していませんでした。例えば、データをマイニングできるフォーマットに変換（クレンジング）したり、データの中から注目したい箇所だけを抽出するような機能は用意されていませんでした．このような課題を解決するために、チャンス発見の二重螺旋プロセス全体を支援するシステムとしてPolarisが開発されました。
新たな機能としては、以下の5つです。
１．単語の文脈情報の表示
２．シナリオの記述と解析
３．単語の操作（削除）
４．バスケットの操作（注目する単語周辺の解析）
５．ノードのイメージ表示

現在は、バージョン0.17まで改善されている。


岡崎氏にPolarisについての説明
http://www.chokkan.org/xoops/modules/tinycontent/index.php?id=5

PolarisのソフトウエアーDOWNLOADしたい方は、こちらにアクセスしてください。http://www.chokkan.org/xoops/modules/mydownloads/

岡崎さんのPolarisに関する論文に興味のあるを方は、こちらにアクセスしてください。
Okazaki, N. and Ohsawa, Y.: Polaris: An Integrated Data Miner for Chance Discovery, in Workshop of Chance Discovery and Its Management (in conjunction with International Human Conputer Interaction Conference (HCI2003)), pp. 27-30, Crete, Greece (2003).
岡崎直観, 大澤幸生, 石塚満：チャンス発見のための統合型データマイニングツール Polaris, 人工知能基礎論研究報告, 第2004-SIGFAI-53巻, 東京大学 生産技術研究所 (2004).