| 研究課題/領域番号 |
15K00312
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 広島市立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
内田 智之 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (70264934)
久保山 哲二 学習院大学, 計算機センター, 教授 (80302660)
廣渡 栄寿 北九州市立大学, 基盤教育センター, 教授 (60274429)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 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 / グラフ構造パターン / 木構造パターン / 進化的学習 |
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| 研究成果の概要 |
強力な表現能力を持つグラフ構造パターンによるグラフ構造データからの深層知識の発見について研究した．正事例と負事例の外平面的グラフから特徴的なブロック保存型外平面的グラフパターンを獲得する機械学習手法を提案した．正事例と負事例のグラフデータから特徴的な複合的ブロック保存型外平面的グラフパターンおよび，特徴的な複合的TTSPグラフパターンを獲得する手法を提案した．これらの学習手法は，構造的表現を扱うことのできる進化的学習手法である遺伝的プログラミングに基く．グラフ構造データから知識を発見するための他の学習手法も提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
グラフ構造データから知識を発見して活用するためのデータマイニングと機械学習における基盤技術を確立するために，従来手法では表現できなかったパターン型深層知識を発見する手法を開発した．
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