2013 Fiscal Year Annual Research Report
高次元特徴空間の埋め込みと次元縮小に基づく知識発見基盤の構築
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24300060
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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) |
久保山 哲二 学習院大学, 付置研究所, 教授 (80302660)
篠原 武 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (60154225)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 離散構造 / 埋め込み / 次元縮小 / 木編集距離 / 木カーネル / データ検索 |
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| Research Abstract |
平成25年度は，研究目的(1)「離散構造データの埋め込み」を達成するために，研究計画(A)「離散構造間距離のアルゴリズム」の一環として，根付き木に対して木マッピングの階層を明らかにし，木マッピングの最小コストである木編集距離を木マッピングの階層ごとに計算量を明らかにし，新たなアルゴリズムを設計した．また，無順序木編集距離の超グラフ間の距離と列挙に関する研究にも取り組み始めた．さらに，研究計画(D)「離散構造間距離の低次元距離空間への埋め込み」の一環として，薬剤感受性検査データのアンチバイオグラムからのグラフ抽出に取り組み始めた．
研究目的(2)「本質的な高次元データの次元縮小」を達成するために，研究計画(B)「SimpleMap 法の歪みの解析と拡張」の一環として，主にSimpleMapとHilbert R-treeに基づき，画像・動画・音声のデータ検索における効率化を図った．これらの成果は，今後，研究計画(E)「本質的な高次元データの局所性依存ハッシング」へと展開する予定である．
研究目的(3)「離散構造データの高次元ベクトル表現，および，埋め込みと次元縮小」を達成するために，研究計画(C)「離散構造データの高次元ベクトル表現」の一環として，一般に計算困難である根付き無順序木のカーネルに対して，それを進化系統樹(根付き葉ラベル二分木)に制限した上で多項式時間で計算できる合致部分木マッピングカーネルを設計し，それを高次元データであるインフルエンザウイルスの塩基配列に適用することで有用性を確認した．また，これまでの順序木のマッピングカーネルに対するデータ指向の選択指標を設計した．さらに，研究計画(F)「高次元ベクトル表現の埋め込みと次元縮小」の一環として，高次元ベクトルデータからの特徴抽出の研究にも取り組み始めた．
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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
研究目的(1)(2)(3)に対して，研究計画(A)(B)(C)に沿って，これまでのところはおおむね順調に研究成果が出ている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，研究計画(D)(E)(F)についての研究をさらに進めていく．
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
予定していた人件費（謝金）を使用せずに済んだため
昨年度購入予定だった物品を今年度購入する
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[Presentation] 特徴選択指標の理論2014
Author(s)
申吉浩, 久保山哲二
Organizer
人工知能学会基本問題研究会(第93回)
Place of Presentation
宮古島マリンターミナル(宮古島市)
Year and Date
20140307-20140308
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