| 研究課題/領域番号 |
15K00312
|
|---|
| 研究機関 | 広島市立大学 |
|---|
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)
|
|---|
| 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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| 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 |
|---|
| 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．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．
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において，特徴選択に基づいて相互に関連する個体の適合度を評価する手法を提案した．ブロック保存型外平面的グラフパターン集合を個体とする二段階構造の進化的計算を用いて，正事例と負事例の外面的グラフから特徴的な複合的ブロック保存型外平面的グラフパターンを獲得する手法を提案し，人工的データに適用してその有効性を確認した．順序ワイルドカード木パターンは，任意の順序木を代入できる構造的変数と辺ラベルのワイルドカードを持つ木構造パターンである．順序タグ木パターンは，さらにタグとキーワードを持つ木構造パターンである．順序木構造データの構造的特徴を抽出するために，極大頻出順序ワイルドカード木パターンと極大頻出順序タグ木パターンを枚挙する手法を提案した．構造的変数を持つ木構造パターン，グラフ構造パターンの帰納推論手法，頻出パターン枚挙手法，進化的学習手法について研究した．
|
| 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，研究成果を発表した．研究はおおむね順調に進展していると考えられる．
|
| 今後の研究の推進方策 |
研究代表者・研究分担者の提案手法を発展させて，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．
|
| 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．
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．
|
