データの論理的解析に基づく効率的な知識獲得手法とその応用

2003 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 14780219
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 堀山 貴史 京都大学, 情報学研究科, 助手 (60314530)
• キーワード: データの論理的解析 / 知識発見 / 計算複雑さ / 二分決定グラフ / 推論 / アルゴリズム / FPGA / 論理関数の畳み込み

研究概要

情報化社会の発達にともない、クレジットカードや各種検査の結果などの多種多様なデータを、大量かつ容易に集めることができるようになってきている。このため、集められた膨大なデータからでの傾向・規則性などの有用な情報を得ることを目的とした知識獲得の研究の重要性が様々な分野で指摘されている。本研究では、データと対応づけした論理関数を媒介として、データの持つ論理的内容を知識として抽出することを目指している。
今年度は、まず、二分決定グラフ(Ordered Binary Decision Diagrams)を知識表現の手段として用いた知識ベース処理について考察し、deductionやabduction等の推論アルゴリズムを提案と計算複雑さの理論的解析を行った。また、知識の効率的な抽出のために、充足可能性を保存した論理式の濃縮と、必須変数の選択に関して、複数のアルゴリズムの提案とその比較を行った。ここで、必須変数の選択とは、与えられたデータを特徴付ける重要な属性変数を選び出し、冗長な属性変数やランダムな属性変数を除去することである。
自律学習機構を備えたハードウェアへの知識獲得手法の適用の基礎的な問題として、可変構造回路FPGAの回路構成の検討を行った。具体的には、論理関数の畳み込み機構を持つFPGAに関し、EXORによる畳み込みを提案した。任意の論理関数をこのFPGA上で実現するための関数マッピングについて、昨年度に提案したORによる畳み込み機構とEXORによる畳み込み機構のマッピング能力の比較を行った。

研究成果

• [文献書誌] E.Boros, T.Horiyama, T.Ibaraki, K.Makino, M.Yagiura: "Finding Essential Attributes from Binary Data"Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 39・3. 223-257 (2003)
• [文献書誌] Y.Hanatani, T.Horiyama, K.Iwama: "Densitiy Condensation of Boolean Formulas"Proc. the 6th International Conference on Theory and Application of Satisfiability Testing. 126-133 (2003)
• [文献書誌] 清水友樹, 木村晋二, 堀山貴史, 中西正樹, 柳澤政生: "畳み込み機構を持つFPGAのマッピング能力について"Proc. IPSJ DA Symposium. 31-36 (2003)
• [文献書誌] T.Horiyama, T.Ibaraki: "Reasoning with Ordered Binary Decision Diagrams"Discrete Applied Mathematics. (掲載予定). (2004)