2016 Fiscal Year Annual Research Report
Learning of formal graph systems and its application to graph mining
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26280087
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| Research Institution | Kyushu International University |
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Principal Investigator |
正代 隆義 九州国際大学, 現代ビジネス学部, 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)
松本 哲志 東海大学, 理学部, 准教授 (30307235)
鈴木 祐介 広島市立大学, 情報科学研究科, 助教 (10398464)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | グラフ文法 / グラフパターン / 形式体系 / 計算論的学習 / 機械学習 / 帰納推論 / グラフマイニング / グラフアルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度の研究計画に従って、形式グラフ体系言語によるグラフマイニングアルゴリズムの開発とその実装及び視覚化に関する研究を行った。
語句の分布情報を利用する分布学習を形式グラフ言語に一般化することで、形式グラフ体系言語の学習理論構築における理論的基盤とした。形式グラフ体系はグラフを項とする論理プログラムの一種で、アルゴリズム論的学習理論で良く研究されている基本形式体系のグラフ理論的拡張である。本課題では、形式グラフ体系が、1-有限文脈性を有すること、正規であること、次数と木幅が有界であるグラフだけを生成すること、以上の条件を満たすならば、所属性質問を用いて多項式更新時間で正例から帰納推論可能であることを証明した。ここで、1-有限文脈性とは、形式グラフ体系の各述語に対して、その述語が定義するグラフ言語が一変数グラフパターン言語であることをいう。また、形式グラフ体系が正規であるとは、その形式グラフ体系が超辺置換文法と等価であることをいう。本定理は、分布学習アプローチによる形式グラフ体系言語のグラフマイニングの理論的基盤となる結果である。
グラフマイニングアルゴリズムの実装及び視覚化を行った。本年度は、木幅が有界であるグラフとして知られている外平面的グラフパターン発見アルゴリズムの実装とGUI開発を行い、高校生向け公開講座等で実演を行った。外平面的グラフ構造は、化学化合物データからのデータマイニングで研究がすすめられている。これは化学化合物データの多くは外平面的グラフ構造を持つという理由による。本課題ではさらに、全ての化学化合物データからのグラフマイニングを効率良く行うために、木幅有界なグラフパターンを定義し、与えられた木幅有界なグラフパターンが、与えられたグラフに照合するか否かを判定する多項式時間アルゴリズムを提案した。
以上が本研究課題で平成28年度に行った研究結果である。
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| Research Progress Status |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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