二分決定グラフに基づく大規模半構造データベースの効率的解析処理の研究

• Project/Area Number: 09J01891
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 国内
• Research Field: Intelligent informatics
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 岩崎 玄弥 北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 特別研究員(DC2)
• Project Period (FY): 2009 – 2010
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2010)
• Budget Amount: ¥1,400,000 (Direct Cost: ¥1,400,000); Fiscal Year 2010: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000); Fiscal Year 2009: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
• Keywords: データマイニング / データ構造 / BDD / ZDD / WZDD / 二分決定グラフ

Research Abstract

大規模記憶装置や高速なネットワークの発展などによって大規模なデータベースの中から有用な規則を発見するデータ間イニングの研究が盛んになっており,特にウェブページやXML文書に代表される半構造データの利用が進んでいる.ここでいう半構造データとは,関係データベース(RDB)のような厳密な構造は持ってはいないが,自由度の高い構造を有しているデータのことである.このような理由から半構造データの利用は急速に進んでおり,データに対する効率のよい解析手法が求められているが,半構造データはRDBなどと違い,明示的な構造を持たないので,RDBを対象とした従来のデータマイニング手法をそのまま半構造データに適用することは困難である.これに対し本研究では,ゼロサプレス型二分決定グラフ(ZDD)を半構造データの解析処理に対して応用することで,膨大な数のアイテム組合せの情報を効率よく抽出し,解析することを目的とする.
本年度は,これまでの研究成果を踏まえて,データベース解析に用いられる手法について比較,検討を行った.具体的には,ZDDを用いてデータベース解析を行う手法として提案されたZDD-Vectorと重み付きZDD(WZDD)について,人工的に生成したデータベースを用いてそれぞれの手法の性質の違いを示した.これに関して,第4回IBISML研究会で口頭発表を行い,一連の研究をまとめた論文を執筆中である.

Research Products

• [Presentation] 頻出パタンマイニングにおけるZDD-VectorとWZDDの比較 (2011)
  • Author(s): 岩崎玄弥
  • Organizer: 第4回IBISML研究会
  • Place of Presentation: 大阪大学中之島センター(大阪)(口頭発表)
  • Year and Date: 2011-03-28
• [Presentation] Comparison of ZDD-Vectors and WZDDs for Frequent Pattern Mining (2009)
  • Author(s): 岩崎玄弥
  • Organizer: Sixth Workshop on Learning with Logics and Logics for Learning (LLLL2009)
  • Place of Presentation: 京都
  • Year and Date: 2009-07-06