今後の課題・展望

探索における冗長性の除去:

仮説空間の探索(候補仮説の生成)に関しては、現在までに開発した改良アルゴ リズムだけではカバーし切れていない冗長性が認められている。今後はこれら の問題に対する改良アルゴリズムの開発を行なう。

データベースとの結合:

今後、推論エンジンとデータベースとの結合を行なう。この際、通信のオー バーヘッドをどのようにして低減するか、またメモリの消費をどのようにして 押えるかなどについて検討を行なう。

ノイズ、連続値の扱い:

通常データマイニングが対象とするデータには、ノイズや連続値など、一階述 語論理の枠組では扱いにくいデータが含まれる。今後、これらの扱いに関 して様々な分野で開発された手法を調査検討し、より帰納論理プログラミング、 データマイニングに適した手法の開発を行なう。

ユーザインターフェース:

今後、デバッグツールとして、負事例の生成、2つ以上の背景知識の補完問題、 述語発見などの問題を取り上げる。またそれと同時に、推論エンジン、データ ベースとの統合を行ない、GUIとしての機能を高める。