2008 Fiscal Year Annual Research Report
グラフパターン言語の計算論的学習理論とグラフマイニングへの応用
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20500016
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
正代 隆義 Kyushu University, 大学院・システム情報科学研究院, 准教授 (50226304)
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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)
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| Keywords | グラフパターン / グラフ言語 / グラフアルゴリズム / グラフ構造データ / データマイニング / 機械学習 / 機械発見 / 帰納推論 |
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| Research Abstract |
本課題では、グラフパターン言語の計算論的学習理論とグラフマイニングへの応用に関する研究を行い、平成20年度において次の結果を得た。
化学化合物をターゲットにしたデータマイニングアルゴリズムの設計と解析を行った。最初に、新しいグラフ構造パターンであるブロック保存型外平面的グラフパターン(Block-Preserving Outerplanar Graph Pattern,BPOグラフパターンとよぶ)を導入し、2つの基本的アルゴリズム、すなわち、BPOグラフパターンの多項式時間照合アルゴリズムとグラフ集合を説明する極小一般化BPOグラフパターンの多項式時間発見アルゴリズムを与えた。その結果、BPOグラフパターンの多項式時間機械学習可能性が明らかになった。
さらに、提案した学習アルゴリズムのアイデアに基づくデータマイニングアルゴリズムを提案した。このアルゴリズムを化学化合物データベースに適用し、規模耐久性および計算速度、さらにパターンの表現能力において評価を行い、いずれの評価においても十分満足すべき結果が得られた。
BPOグラフパターンは、異なるブロック間の接続関係を表現するパターンであり、ブロックの内部のパターンを表現することができない。そこで、我々は、外部拡張可能外平面的グラフパターン(Externally Extensible Outerplanar Graph Pattern, EEOグラフパターンとよぶ)を導入し、多項式時間照合アルゴリズムと機械学習理論に基づくデータマイニングアルゴリズムを与えた。化学化合物データベース上での計算機実験の結果、EEOグラフパターンによるデータマイニング手法の現実的な処理能力と、BPOグラフパターンに対するEEOグラフパターンの表現力の優位性が示された。
以上が、本年度に得た研究成果の概要である。
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Research Products
(6 results)
