2017 Fiscal Year Annual Research Report
大規模データセットに生じるハブ現象の解明とその医療生命系データへの応用
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16H02821
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
原 一夫 山形大学, 理学部, 准教授 (30467691)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 郁美 山形大学, 大学院理工学研究科, 助教 (20637730)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 近傍検索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「ハブネス」は，高次元空間におけるデータセットに生じる現象である．他の数多くのデータと類似するデータ（「ハブ」と呼ばれる）が出現する現象のことを言う．
ハブネスは，次の問題を引き起こすため，データセットの類似検索の価値を低下させる：（1）ハブによる検索結果上位の独占：クエリによらず検索結果の上位を少数のハブが占めること，すなわち，検索結果の上位にハブとなるデータがいわばスパムのように出現すること．（2）検索結果上位に現れにくいデータ数の増大：（ハブとなるデータとは反対に）ほとんどアクセスされないデータの数が増大すること．
本年度，私たちは，半教師あり学習の精度改良に成功した．機械学習において，ラベルなしデータを積極的に活用する半教師あり学習は，人手によるラベル付与というコストフルな作業が不要なため，ビッグデータ解析に適すると考えられる．しかし，半教師あり学習において代表的な，k近傍グラフでのラベル伝播によるアプローチは，k近傍グラフに出現しやすいハブノードが（意味あるラベルだけでなく）ノイズも伝播してしまうという問題があった．私たちはこの問題を解決することに成功した（情報検索のトップ国際会議である SIGIR 2017 で成果を発表した）．
さらに，本年度は，「構造データ（非ベクトル値データ，とくに，バイオ配列データ，単語共起データ）に関わるハブを抑制する」および「ハブ現象を異常値検出に応用する」に関するアイデアの構築と，予備実験によるアイデアの検証まで進むことができた．
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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
交付申請書に平成29年度の予定として記した「構造データに関わるハブを抑制する」を，予定どおり達成できたため（成果の外部への発表は平成30年度の予定）．
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| Strategy for Future Research Activity |
「構造データ（非ベクトル値データ，とくに，バイオ配列データ，単語共起データ）に関わるハブを抑制する」および「ハブ現象を異常値検出に応用する」に関する論文執筆を行う．以上が順調に進んだ場合は，交付申請書に記載した「ハブの生じない近似近傍検索を実現する」に取り掛かる予定である．
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