| 研究課題/領域番号 |
15K00312
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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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| キーワード | 機械学習 / 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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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，大規模なグラフ構造データに隠されている深層知識を強力な表現能力を持つグラフ構造パターンを用いて表現し，パターン型の深層知識として発見するシステムについて研究を行った．
化合物データ，分子生物学データなどのグラフ構造を持つデータが増大している．このような大規模な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の確立が求められている．本研究の目的は，大規模なグラフ構造データ，木構造データからパターン型の深層知識を発見することである．本年度は，グラフ構造パターン型知識発見，木構造パターン型知識発見の２つのサブテーマで研究を展開し，以下の成果を得た．
ブロック保存型外平面的グラフパターンは，任意の外面的グラフを代入できる構造的変数を持つ，外面的グラフの構造的特徴を表現できるグラフ構造パターンである．多くの化合物データは外平面的グラフの構造を持つことが知られている．遺伝的プログラミングとブロック保存型外平面的グラフパターンの木構造表現を用いて，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進化的学習システムのプロトタイプを実現し，人工データを用いた評価実験を行ってその有効性を確認した．正事例から抽出したラベルの情報を利用した遺伝的操作を用いる進化的学習手法も考案した．タグ木パターンは，任意の木構造データを代入できる構造的変数を持つ木構造パターンである．タグ木パターン集合に作用する遺伝的プログラミングによる，正事例と負事例の木構造データから特徴的な複合的木構造パターンを獲得する進化的学習手法を考案した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は，グラフ構造パターン型知識発見，木構造パターン型知識発見の２つのサブテーマで研究を展開し，それぞれ具体的課題として，確率的学習によるグラフ構造パターン型知識発見システムの学習手法の考案，近似学習による木構造パターン型知識発見システムの学習手法の考案を実施する計画にしていた．グラフ構造パターン型知識発見では，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進化的学習システムのプロトタイプを実現した．木構造パターン型知識発見では，タグ木パターン集合に作用する遺伝的プログラミングによる，正事例と負事例の木構造データから特徴的な複合的木構造パターンを獲得する進化的学習手法を考案した．よって，研究はおおむね順調に進展していると考えられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
グラフ構造パターン型知識発見のために実現した，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進化的学習システムのプロトタイプは，現状では大規模なデータに適用することは困難である．このシステムを大規模なデータに適用できるようにするなどの改良をして，適用範囲を広げる．木構造パターン型知識発見のために考案した，タグ木パターン集合に作用する遺伝的プログラミングによる，正事例と負事例の木構造データから特徴的な複合的木構造パターンを獲得する進化的学習手法の改良を行う．研究代表者・研究分担者の研究成果を発展させて，グラフ構造パターン型知識発見，木構造パターン型知識発見の２つのサブテーマで，研究を推進する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
国際会議発表のため海外出張を計画していたが，国内で開催された会議で研究成果を発表したので，次年度使用額が生じた．
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| 次年度使用額の使用計画 |
国外，国内における研究成果の発表に伴う旅費，分担者，共同研究者との研究打合せに伴う旅費などを中心に使用する計画である．
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