ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
「ラフ集合」が新たなビッグデータの扉を開く-TEDが挑む食に対する感性分析
東京エレクトロン デバイス(TED)は8月27日に、同社が提供する献立提案サービス「Ohganic」を拡張し、献立提案アプリ「Ohganic」の配信と、同アプリにて「今日のおすすめ献立プッシュ配信サービス」の提供を開始したことを明らかにした。 同サービスは、登録ユーザーの趣味・嗜好に合わせて、最適な献立を提案するというもの。これだけ聞くと、従来のビッグデータを用いたサービスと思えるが、実は大きく異なる点がある。それはアルゴリズムに「ラフ集合」を用いたところだ。 こと食というものは、人それぞれによってまったく感性が異なる。同じ食事内容であっても、作りたいイメージはバラバラで、おいしそうと思える定義も異なってくる。それが同じ人であっても、今日は濃い味が良いが、明日は薄味が良い、といった違いも生じる。そうなると、一般的に多くのWebサイトなどで用いられる「協調フィルタリング」を用いたレコメンドシ
ラフ集合 - Wikipedia
ラフ集合（ラフしゅうごう、Rough sets）とは上近似集合と下近似集合からなる集合で、非数値の対象を粗く（ラフに）記述することができるものである。これを用いることによって、他のデータマイニング手法からは得られにくい、非数値であったり矛盾のあるようなデータからの知識獲得が可能である。Rough sets theory（ラフ集合理論）の頭文字をとって RST や、Rough sets approach（ラフ集合アプローチ）の頭文字をとって RSA とも呼ばれる。 応用として、対象集合をファジィ集合に拡張したファジィ-ラフ集合理論 (Fuzzy-Rough sets theory) というものがある。 歴史[編集] 1982年にポーランドの Zdzisław Pawlak が提唱した。
Rough set - Wikipedia
When the full set of attributes is considered, we see that we have the following seven equivalence classes: Thus, the two objects within the first equivalence class, , cannot be distinguished from each other based on the available attributes, and the three objects within the second equivalence class, , cannot be distinguished from one another based on the available attributes. The remaining five o
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Amazon.co.jp: 人の考え方に最も近いデータ解析法: ラフ集合が意思決定を支援する: 森典彦, 森田小百合: 本
Amazon.co.jp: ラフ集合の感性工学への応用: 原田利宣 (著), 井上勝雄 (編集): 本
Amazon.co.jp: ラフ集合と感性: デ-タからの知識獲得と推論: 森典彦: 本
http://www.ifs.tohoku.ac.jp/edge/publications/2005kaken-rev.pdf
ラフ集合とは
