| 研究課題/領域番号 |
24300054
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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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 | 京都大学 |
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研究代表者 |
馬見塚 拓 京都大学, 化学研究所, 教授 (00346107)
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| 連携研究者 |
瀧川 一学 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (10374597)
ハンコック ティモシー 京都大学, 化学研究所, 助教 (80600709)
志賀 元紀 岐阜大学, 工学部, 助教 (20437263)
津田 宏治 東京大学, 新領域創成科学研究科, 教授 (90357517)
茅野 光範 帯広畜産大学, グローバルアグロメディシン研究センター, 講師 (20590095)
グェン カン ハオ 京都大学, 化学研究所, 助教 (90626889)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2014年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2013年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2012年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | 知識発見とデータマイニング / グラフマイニング / 機械学習 / 生体生命情報学 / 人工知能 / ゲノム / プロテオーム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、グラフやネットワークに代表される半構造化データの様々な問題設定に対する解決手法を構築することを目指してきた。特に、ノードとリンクで表されるグラフにおいて、ノードに付けられたラベルに関する「ラベル伝搬」、さらに、リンクを予測する「リンク予測」という二つの問題に着目した。さらに、手法構築のみならず実データへの適用及び有効性実証を行った。この応用においては、特に生命科学におけるグラフデータ等での検証を行った。
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