2019 Fiscal Year Annual Research Report
実世界知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の研究
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16H01743
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
有村 博紀 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (20222763)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宇野 毅明 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (00302977)
湊 真一 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10374612)
平田 耕一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20274558)
伊藤 公人 北海道大学, 人獣共通感染症リサーチセンター, 教授 (60396314)
下薗 真一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (70243988)
喜田 拓也 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (70343316)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 非構造データ / 意味マイニング / 時空間データマイニング / イベントストリーム処理 / 高次元非構造データ検索 / 大規模知識索引 / 知識発見 / ビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，実世界と情報世界が融合した巨大な情報空間からの知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の確立を目指して研究を行った．
(1) 最適パターン発見を用いた超高速半構造マイニングエンジンの研究開発 (有村・宇野・平田)では，決定木や木アンサンブルのような規則や時系列パターンのような離散的ルールの族に対して，種々の制約や最適化スコアを満たす規則集合を見つける離散構造列挙アルゴリズムを研究し，機械学習の説明可能性への適用を検討した． (2) 時空間情報を用いた半構造データマイニングの研究開発 (有村・宇野・平田・下薗) では，時間の半順序構造を有向非巡回グラフ構造で表すエピソード族のマイニングや，木構造の近似照合手法を開発した．大規模データからの離散ルール発見において重要なグラフや超グラフの部分構造や極大部分構造の高速列挙アルゴリズムを研究した． (3) 確率的情報スキーマと半構造データマイニングの結合の研究 (喜田・伊藤・湊・有村) では，知識索引の実世界空間データへの適用を行った． (4) 大規模知識基盤形成システムのための知識連係技術の研究開発 (伊藤,平田,喜田,有村) では，知識連携の周辺技術として，高速検索を可能にする文法圧縮手法や，ビット並列技術を用いた超高速ストリーム処理技術，高次元空間における大規模近似検索手法を開発した． (5) 大規模知識基盤形成システムのための高速な知識索引技術の研究開発 (湊,宇野,有村) ．ゼロサプレス二分決定グラフ (ZDD) 技術に基づいて大規模非構造データおよび発見されたパターンや規則をコンパクトに格納する知識索引の研究開発を行った． (6) 知識基盤形成支援システムのプロトタイプ構築 (全員) ．開発した知識発見技術をプログラムとして実装し，医療データからの感染発見などの応用において，性能に関する評価実験を行った．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(22 results)
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[Journal Article] Influenza virus infection induces a narrow antibody response in children but a broad recall response in adults2019
Author(s)
Meade P, Kuan G, Strohmeier S, Maier HE, Amanat F, Balmaseda A, Ito K, Kirkpatrick E, Javier A, Gresh L, Nachbagauer R, Gordon A, Krammer F
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Journal Title
mBio
Volume: 11(1)
Pages: pii:e03243-19
Peer Reviewed
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