2019 Fiscal Year Annual Research Report
高次元特徴空間の概念選択と基準創発に基づく知識統合基盤の構築
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16H02870
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
平田 耕一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20274558)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉山 麿人 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (10733876)
井 智弘 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20773360)
久保山 哲二 学習院大学, 計算機センター, 教授 (80302660)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 増加再標本焼きなまし法 / スケッチ / 特徴選択 / キャタピラ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，研究目的(1)「離散構造間の距離とカーネルによる概念選択」の一環として，通常の木(無順序木)ではメトリックにならない線形時間計算可能なパスヒストグラム距離がキャタピラではメトリックになることを示し，それを同じく線形時間計算可能な完全部分木ヒストグラム距離と共に実データに適用して類似性を検証した．また，通常の木では多項式時間計算困難なアライメント距離をキャタピラで計算するアルゴリズムを設計・実装した．さらに，キャタピラの編集距離を利用した無順序木距離として重キャタピラ距離を定式化し実装した．
また，研究目的(2)「次元縮小と埋め込みによる概念選択」の一環として，画像データや音声データなどの高次元データからの次元の歪みを抑えて低次元へと射影できる高性能なピボット群を高速に抽出する方法として，増加再標本焼きなまし法を設計した．モンテカルロシミュレーションのメトロポリス法を起源とする通常の焼きなまし法の確率的揺らぎがlogit関数で説明でき，かつ，増加再標本焼きなまし法はlogit関数をそれと近似できるprobit関数に置換して定義できることから，増加再標本焼きなまし法が通常の焼きなまし法の近似になっていることを示すと共に，通常の焼きなまし法よりも，データ量の増大によって速度面で大幅な優位性が得られることを検証した．
さらに，研究目的(3)「高次離散化空間と高次ベクトル空間における基準創発」の一環として，データをコンパクトにビット列で表現したもので，局所性鋭敏ハッシュの一種であるスケッチを用いた高次元データの高速類似検索に取り組み，増加再標本焼きなまし法による最適化に有用であることを示すと共に，従来よりも狭幅な16ビット前後のスケッチを用いることで，バケット法を用いたデータ管理による高速化を可能とする検索手法を提案した．
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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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[Journal Article] Rpair: Rescaling RePair with Rsync2019
Author(s)
Travis Gagie, Tomohiro I, Giovanni Manzini, Gonzalo Navarro, Hiroshi Sakamoto, Yoshimasa Takabatake
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Journal Title
Proc. 26th International Symposium on String Processing and Information Retrieval, Lecture Notes in Computer Science
Volume: 11811
Pages: 35-44
DOI
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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