2016 Fiscal Year Research-status Report
強力な表現能力を持つグラフ構造パターンによるグラフ構造データからの深層知識の発見
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15K00312
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
宮原 哲浩 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90209932)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内田 智之 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70264934)
久保山 哲二 学習院大学, 計算機センター, 教授 (80302660)
廣渡 栄寿 北九州市立大学, 基盤教育センター, 教授 (60274429)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 機械学習 / グラフ構造パターン / 木構造パターン / 進化的学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，大規模なグラフ構造データに隠されている深層知識を強力な表現能力を持つグラフ構造パターンを用いて表現し，パターン型の深層知識として発見するシステムについて研究を行った．本研究の目的は，大規模なグラフ構造データ，木構造データからパターン型の深層知識を発見することである．本年度は，グラフ構造パターン型知識発見，木構造パターン型知識発見の２つのサブテーマで研究を展開し，以下の成果を得た．
ブロック保存型外平面的グラフパターンは，任意の外面的グラフを代入できる構造的変数を持つ，外面的グラフの構造的特徴を表現できるグラフ構造パターンである．ブロック木パターンはブロック保存型外平面的グラフパターンの木表現である．遺伝的プログラミングは，木構造のような構造的表現を扱う進化的学習手法である．正事例と負事例の外平面的グラフから特徴的なブロック保存型外平面的グラフパターンを獲得する遺伝的プログラミングによる進化的学習システムにおいて，ブロック木パターンの正規形表現から定義される深さラベル列を利用して実行時間を削減する方法を提案し，評価実験を行ってその有効性を確認した．正事例と負事例のTTSPグラフから，TTSPグラフパターン集合を個体とする進化的計算を用いて複合的グラフ構造パターンを獲得する手法を提案した．木構造データを代入できる構造的変数を持つ木構造パターンの帰納推論手法，頻出パターン枚挙手法について研究した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，グラフ構造パターン型知識発見，木構造パターン型知識発見の２つのサブテーマで研究を展開し，研究成果を発表した．研究はおおむね順調に進展していると考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究代表者・研究分担者の提案手法を発展させて，グラフ構造パターン型知識発見，木構造パターン型知識発見の２つのサブテーマで研究を推進する．
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| Causes of Carryover |
国際会議発表のため海外出張を計画していたが，国内で開催された会議で研究成果を発表したので，次年度使用額が生じた．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
国外，国内における研究成果の発表に伴う旅費，分担者，共同研究者との研究打合せに伴う旅費などを中心に使用する計画である．
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