2012 Fiscal Year Annual Research Report
構造的データに潜む知識を効果的に発見するためのデータマイニングと機械学習
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22500135
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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) |
廣渡 栄寿 北九州市立大学, 基盤教育センター, 教授 (60274429)
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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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | データマイニング / 機械学習 / グラフ構造データ / 木構造データ / 遺伝的プログラミング |
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| Research Abstract |
本研究課題では構造的データに潜む知識を効果的に発見するためのデータマイニングと機械学習について研究を行った．本研究の目的は，非均質で構造化された大規模なデータに潜む多様な知識の発見に焦点を当てて，必要とされる構造的知識を発見するためのデータマイニングと機械学習における新しい基盤技術を開発することである．本年度は構造的データとしてグラフ構造データおよび木構造データを対象にした機械学習に重点をおき，次の成果を得た．
グラフ構造データからの機械学習やデータマイニングの研究が注目されている．TTSPグラフ（two-terminal series parallel graph）は，電気ネットワークやスケジューリングをコンピュータで扱う際にデータモデルとして用いられることが多い．前年度に，正事例と負事例からなるTTSPグラフの集合から，多くの正事例にマッチし，負事例にあまりマッチしないような，特徴的なTTSPグラフパターンを獲得する進化的手法の提案した．本年度は，遺伝操作における交叉オペレータを適用する部分的TTSPグラフパターンを選択する手法の拡張を行った．
木構造データの例として糖鎖データがある．糖鎖は核酸とタンパク質に続く3番目に重要な生体分子である．VLDC(variable length don't care)は木データの一部を代入できる構造的変数である．遺伝的プログラミングを利用して，正事例と負事例の木データから特徴的なVLDC付き木パターンを獲得する手法を提案し，糖鎖データに適用した．また，木構造データに対する新たなカーネル法を提案した．
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24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 |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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