| 研究課題/領域番号 |
19K21530
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| 補助金の研究課題番号 |
18H06461 (2018)
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 (2019)
補助金 (2018) |
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| 審査区分 |
1001:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
杉浦 健人 名古屋大学, 情報学研究科, 特任助教 (10821663)
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| 研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 確率的イベントストリーム / ストリーム処理 / 索引構造 / パターンマイニング / 正規表現 / 索引 / パターン抽出 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
研究目的として3つの課題それぞれに取り組む．以下，各課題において実施予定の項目について述べる．
1. 確率的イベントストリームからのモデル（有限オートマトン）抽出：離散確率分布の系列である確率的イベントストリームを，有限オートマトンとしてモデル化する．
2. 有限オートマトンからの正規表現索引の構築：抽出した有限オートマトンから，確率的イベントストリームにおけるパターン検索に利用可能な正規表現索引を構築する．
3. システムとしての実装及び評価：提案手法をシステムとして実装し，処理時間や精度の性能を評価する．
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| 研究成果の概要 |
本課題では，近年注目されている機械学習技術によって得られる確率的イベントストリームを対象に，パターンマイニングなどの分析処理を補助可能な索引構造の開発を目指した．正規表現により柔軟に記述されるパターンを主に扱い，その適切な生起確率を効率的に計算する手法を提案した．また，最新のロックフリー索引について調査及び再現実装を行い，その性能特性や未解決の課題について明らかにし，確率的イベントストリームのための索引構造を開発するための基礎を築いた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械学習技術は近年大きな注目を集めた一方で，それによって得られる不確実なデータの処理方法は未だ発展途上である．本課題の目指すところは入力データの不確実性を考慮した最終的な分析結果の取得及びその不確実性の算出であり，不確実なデータからの妥当かつ実用的な結果の取得を補助するという意義がある．また，最新の索引構造の再現実装をとおして元論文では述べられていない知見も得ており，新たな未解決課題の提示を行ったという点でも意義がある．
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