| 研究課題/領域番号 |
16H02870
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
平田 耕一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20274558)
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| 研究分担者 |
篠原 武 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (60154225)
井 智弘 九州工業大学, 若手研究者フロンティア研究アカデミー, 特任助教 (20773360)
久保山 哲二 学習院大学, 計算機センター, 教授 (80302660)
杉山 麿人 大阪大学, 産業科学研究所, 助教 (10733876)
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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 | 木編集距離 / ヒルベルト整列 / 一貫性に基づく特徴選択 |
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| 研究実績の概要 |
研究目的(1)「離散構造間の距離とカーネルによる概念選択」を達成するために，研究計画(A)「離散構造間の距離による関連度選択」の一環として，木編集距離の研究を進め，順序木・無順序木それぞれの木編集距離の変種を定義するためのTaiマッピングの変種を共通部分森の観点から階層化し，木編集距離の変種の計算時間との関係を解明した．また，研究計画(D)「離散構造間のカーネルによる類似概念の選択」の一環として，多項式時間では計算できない無順序木編集距離や無順序木カーネルに代わる新たな距離・カーネルとして，無順序木の地均し距離やその考えに基づくカーネル設計の研究に取り組み始めた．
研究目的(2)「次元縮小と埋め込みによる概念選択」を達成するために，研究計画(B)「次元縮小による基準軸選択」の一環として，高次元データからの概念選択に有益なヒルベルト曲線について，ヒルベルト指標とよばれるヒルベルト曲線上のオブジェクトの番号付けを用いることなく，オブジェクトをヒルベルト曲線順に高速に整列する手法を開発した．
研究目的(3)「高次離散化空間と高次ベクトル空間における基準創発」を達成するために，研究計画(C)「高次離散化空間における基準創発」の端緒として，高速な一貫性に基づく特徴選択アルゴリズムであるCWCを用いたトピック抽出に取り組んだ．その結果，CWCは大規模データからの高速な特徴としての基準の創発に効果的である可能性が高い．また，このCWCをインフルエンザウイルスDNAデータの解析に適用する手法を開発した．
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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
当初設定した研究計画(A)-(F)に対して，これまでに取り組んでいない(E)と(F)以外に対しては順調に研究成果を挙げている．特に，(A)「離散構造間の距離とカーネルによる概念選択」については，木編集距離とマッピングに対するこれまでの既存研究を総括することができた．また，(B)「次元縮小による基準軸選択」についても，従来法よりも高速なヒルベルト整列の手法が，基準軸選択に寄与する可能性が高い．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初設定した研究計画(A)-(F)のうち，2年目に当たる平成29年度は，(A)「離散構造間の距離による関連度選択」や(C)「高次離散化空間における基準創発」については，離散構造としての木を，応用範囲を考慮しつつ，より一般的な構造へ拡張することに取り組む．
また，(B)「次元縮小による基準軸選択」や(E)「歪み保証の埋め込みによる概念選択」については，ヒルベルト整列そのものが局所鋭敏ハッシング(LSH)になっている可能性があるため，新たなLSHとして取り組むことで，画像や音データの低次元空間への効率的かつ歪みを保証した埋め込み手法と次元縮小手法の開発に取り組む．(D)「離散構造間のカーネルによる類似概念の選択」については，既に取り組み始めた，木の地均し距離の考えに基づくカーネルについて研究を進めると共に，soft minimum の逆手法についても取り組む．
さらに，(F)「高次ベクトル空間における基準創発」については，一貫性に基づく特徴選択に加えて，外れ値検索や中心点探索法を利用する手法を考案する．
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