2011 Fiscal Year Annual Research Report
地図・罫線文書等を含むウェブデータを対象としたマイニング手法の開発
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22700153
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
鈴木 祐介 広島市立大学, 情報科学研究科, 助教 (10398464)
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| Keywords | 機械学習 / データマイニング / 知識発見 |
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| Research Abstract |
平成23年度は次の課題に重点を置いて研究を行い,以下のような知見等を得た.
ウェブ上に存在する平面データの表現方法および、共通するパターンの発見に関する研究として平面図パターンのマイニング手法について考察を行った.平面図パターンは地図などの平面データを表現するのに適したデータ構造である.本研究では、平面図パターンと平面データの照合問題を解く照合アルゴリズムの改良とコンピュータ上での実装を行い,その評価実験を行った.
また過去の研究で,分子化合物等に共通するパターンを表現可能なBPOグラフパターン(ブロック保存型外平面的グラフパターン)というグラフパターンと、それに対する照合アルゴリズムを提案している.本研究では,BPOグラフパターンに対する照合アルゴリズムの実装と評価実験を行った.またBPOグラフパターンの応用について考察を行った.
さらに補可約グラフパターンという新しいグラフパターンの提案を行った.補可約グラフは1頂点のグラフから和および補をとるという2つの演算を再帰的に繰り返すことでできるグラフである.補可約グラフはそのままでは平面データの表現に向かないが,補可約グラフの性質を利用することで平面データを表現するグラフパターンへの応用が可能であると考えられる.本研究では補可約グラフパターンに対して,照合アルゴリズムと共通パターン発見アルゴリズムの提案を行い,機械学習可能性についての考察を行った.本研究の成果についてILP2011において発表を行った.
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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
23年度までに電気ネットワークなどを表現可能なTTSP項グラフや,地図データを表現可能な平面図パターンなどのパターン提案を行った.またTTSP項グラフに対するパターン発見アルゴリズムと,平面図パターンに対するパターン照合アルゴリズムの提案と実装,その評価実験を行った.また新しく補可約グラフというグラフパターンの提案を行い,その機械学習可能性の考察を行った.以上のことから,提案したグラフパターンに対する照合アルゴリズムやパターン発見アルゴリズムの実装と評価実験,および新しいグラフパターンの提案とその機械学習可能性の考察を行っており,おおむね申請書の計画通りに研究が進んでいると言える.
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| Strategy for Future Research Activity |
23年度の研究成果を元に,平面データに共通する平面図パターンの発見アルゴリズムの提案と実装、その評価実験を行う.また平面図パターンの照合アルゴリズムと共通パターン発見アルゴリズムを用いて,平面データから特徴抽出を行うデータマイニングシステムのプロトタイプの開発を行う.また分子化合物などの表現に適したBPOグラフパターンの照合アルゴリズムを用いて,分子化合物からの共通パターン発見アルゴリズムの提案と実装を行う.さらに,平面図パターンを拡張し,平面データの構造を表現する全順序を持つ項グラフパターンの定式化を行い,そのパターンに対する効率のよいパターン照合アルゴリズムおよびパターン発見アルゴリズムの提案を行う.さらに,それらのアルゴリズムを用いて全順序を持つ項グラフパターンの機械学習可能性を考察する.
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