研究課題
本課題では、グラフ言語の多項式時間学習アルゴリズムとその応用に関する研究を行い、平成18年度は次の結果を得た。本課題では、グラフ構造データベースに対するデータマイニングを行うための機械学習理論の構築を目的のひとつとしている。サイクルを持たないグラフ構造を表現するパターンとして木構造パターンがあるが、循環リンク構造を持つグラフ構造パターンによる知識発見を目的とした場合、その表現能力には限界がある。そこで、平成18年度において、我々は、新たなグラフ構造パターンの設計を行い、それらに対する知識発見アルゴリズムの開発とその理論的解析を行った。具体的には、化学化合物データベースからのデータマイニング技術の開発を行い、次の結果を得た。ある化学化合物データベースに含まれる化学化合物のほとんどが、グラフ理論的には外平面的グラフであることが知られている。そこで、我々は、構造に制限を加えたブロック保存型外平面的グラフパターンとよばれるグラフパターンのクラスを新たに定義し、それを用いた頻出グラフパターン発見アルゴリズムを提案した。また、そのアルゴリズムを用いてデータマイニングシステムのプロトタイプを作成し、計算機実験を行い、その有効性を確認した。円弧グラフとは、各頂点が円周上の互いに異なる円弧に対応し、2つの円弧が重なっているとき、対応する2つの頂点は辺で結ばれる、というような性質を持つグラフである。円弧グラフは区間グラフの上位クラスであり、スケジューリングなどの応用が知られているが、円弧グラフの線形時間同型性判定アルゴリズムは知られていなかった。そこで、我々は、円弧の重なり程度を表す指標として円弧被覆度を定義し、円弧被服度4以上の円弧グラフに対する線形時間同型性判定アルゴリズムを提案した。以上が、本年度に得た研究成果の概要である。
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すべて 雑誌論文 (3件)
Proc.the 4th Workshop on Learning with Logics and Logics for Learning (LLLL 2006)
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Proc.the 16th International Conference on Inductive Logic Programming (Short Papers)(ILP 2006)
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