| 研究課題/領域番号 |
16H02821
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 山形大学 (2017-2020)
国立遺伝学研究所 (2016) |
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研究代表者 |
原 一夫 山形大学, 理学部, 准教授 (30467691)
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| 研究分担者 |
鈴木 郁美 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (20637730)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 近傍検索 |
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| 研究成果の概要 |
データ密度が一様になるようデータ間の距離を変換することによりハブの出現を抑制する方法を開発した．特に，グラフベースの半教師あり学習において重要なグラフ構築方法として，ハブがない，かつ，過剰にエッジの数を減らさないで済む方法を提案した．さらに，ハブネスと呼ばれる現象が，バイオ配列データのデータセットにおいても生じているか（特定の配列が，他の多くの配列と類似するという現象が起きているか）を調べたところ，ハブネスが生じていることを確認できた．
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| 自由記述の分野 |
情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Radovanovic et al. JMLR 2010によって「（グラフ上ではなく）空間上のハブ」に起因する問題が提起されて以来，ハブを解消または利用する方法（例えば新たなグラフィカルモデルやクラスタリング法）の開発，および，各ドメインタスクへの適用は，国際的な競争となりつつある．取り分け，音楽情報検索におけるハブを取り除く研究は，オーストリアの研究グループOFAIが世界をリードしている（Schnitzer et al. JMLR 2012）．本研究の成果は，医療生命系データにおけるハブの問題を，世界に先駆けて解決する土台となるものである．
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