| 研究課題/領域番号 |
19K12102
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| 研究機関 | 広島市立大学 |
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研究代表者 |
鈴木 祐介 広島市立大学, 情報科学研究科, 助教 (10398464)
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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)
正代 隆義 九州国際大学, 現代ビジネス学部, 教授 (50226304)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 機械学習 / グラフマイニング / グラフアルゴリズム / 計算論的学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では，データの持つ多種多様な付加情報に着目し，付加情報を活用した高性能グラフマイニング手法を開発を目的とする．そのために，データの付加情報を活用したグラフ表現の提案，提案したグラフの構造的特徴を表現する項グラフパターンの提案，項グラフパターンに対する効率のよいグラフマイニングアルゴリズムの開発，グラフマイニング手法の開発の４つの研究を行う．2019年度は，主に以下のテーマについて研究を行った．
1変数項木パターンに対するマッチングアルゴリズムの開発：項木パターンとは，順序木に構造的変数を導入した順序木パターンであり，構造的変数には任意の順序木を代入できる．1変数項木パターンとは，パターン中の全ての変数に同一の順序木を代入しなくてはならない制限を持つ項木パターンである．本研究課題では，1変数項木パターンと順序木が与えられたとき，1変数項木パターンが順序木に照合するかどうかを判定する問題について，この照合問題を解く多項式時間マッチングアルゴリズムを提案し，そのアルゴリズムの正当性と計算時間の解析を行った．
文字列パターンに対する質問学習アルゴリズムの開発：質問学習は計算論的学習理論における学習モデルの一つである．本研究課題では，空代入可能な変数を持つ正則パターン言語のクラスが一つの正例と線形回数の所属性質問を用いて学習可能であることを示した．
外平面的グラフ構造データからの知識獲得：ブロック保存型外平面的グラフパターンとは，構造的変数を持つ項グラフパターンであり，外平面的グラフに共通する構造を表現することができる．本研究課題では，正事例と負事例の外平面的グラフデータの集合から，データ集合のグラフ内の頂点と辺のラベル情報を用いて，特徴的なブロック保存型外平面的グラフパターンを発見する進化的手法を提案した．
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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
2019年度は，１．付加情報を活用した項グラフパターンの提案，２．付加情報を活用した順序木のグラフマイニングアルゴリズムの開発の２点を研究テーマとして計画した．
この研究計画に沿って，1変数項木パターンに対するグラフマイニングアルゴリズムの開発や，特徴的なブロック保存型外平面的グラフパターンの獲得手法について研究を行い，研究成果を発表した．
また質問学習モデルを用いた文字列パターンの学習アルゴリズムの開発を通じて，項グラフパターンに対するグラフマイニングアルゴリズム開発や機械学習に基づくグラフマイニング手法開発のための基礎技術の研究を行った．
以上より，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 |
付加情報を活用した項グラフパターンの提案に関しては，ブロック保存型外平面的グラフパターンを拡張し，より柔軟な表現が可能な項グラフパターンの提案を行う予定である．提案した項グラフパターンのグラフマイニングアルゴリズムの開発に関しては，パターンとグラフが照合するかどうかを判定するマッチングアルゴリズムの開発や，グラフ集合に共通する特徴を発見する共通パターン発見アルゴリズムの開発を順次進めていく予定である．
付加情報を活用した順序木のグラフマイニング手法開発については，2019年度に引き続き1変数項木パターンに対するグラフマイニングアルゴリズムの開発を進めていく予定である．また，空代入可能な変数を持つ項木パターンの提案を行い，その項木パターンに対するマッチングアルゴリズムの開発を行う予定である．
さらに項グラフパターンのグラフマイニングアルゴリズム開発や機械学習に基づくグラフマイニング手法開発のための基礎技術の研究として，文字列パターンの質問学習可能性についても考察する予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究成果を国内会議に投稿し，発表を行う予定であったが，新型コロナウイルスの影響により，学会の現地開催が中止となったため，学会参加のための旅費が不要となってしまった．また同様に共同研究者との研究打ち合わせのための旅費を計上していたが，これについても中止とした．
2020年度の使用計画としては，研究成果を国際会議，国内会議で発表するための旅費，学会参加料，論文投稿費などにあてる予定である．また学会発表した研究成果を英文雑誌に投稿する際に，論文校正を行うための費用として用いる予定である．さらに計算機実験を行うためのワークステーションを2020年度中に購入する予定である．
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