研究課題
研究活動スタート支援
本研究では,グラフ構造を持つデータの集合から,統計的に有意に頻出するグラフの部分構造を効率的に発見する手法を構築した.この手法を用いることで,例えば創薬において,目的の効果を持つ化合物群が共通して持っている部分構造を検出することができる.構築した手法は,偽陽性と呼ばれる,本来は効果を持たないのに効果を持っていると誤ってみなされてしまう部分構造の割合を制御する.これによって,創薬や生体機構の解析,マーケティングなどの応用先の領域に対して,より信頼性の高いマイニング結果を提供することができる.
すべて 2016 2015 その他
すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (6件) (うち国際共著 2件、 査読あり 6件、 オープンアクセス 2件、 謝辞記載あり 6件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 1件、 招待講演 3件)
Proceedings of the 2016 IEEE International Symposium on Information Theory
巻: 未定
Proceedings of the 21st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
巻: なし ページ: 725-734
10.1145/2783258.2783363
Advances in Neural Information Processing Systems
巻: 28 ページ: 1630-1638
40020676456
Proceedings of the 2015 SIAM International Conference on Data Mining
New Frontiers in Artificial Intelligence
Bioinformatics