| 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 福岡工業大学, 情報工学部, 教授 (50226304)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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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 |
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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．
2021年度は，主に以下のテーマについて研究を行った．
頻出1変数項木パターンの枚挙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．2020年度に，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を解く多項式時間マッチングアルゴリズムの改良を行った．本研究課題では，このマッチングアルゴリズムを用いて，木構造データ集合に頻出する特徴を表現する1変数項木パターンを枚挙する枚挙アルゴリズムの提案と実装を行った．
物語文からの人物相関グラフ作成手法の開発：人物相関グラフとは，個々の人物を頂点，人物間の関係や動作といった関わり合いを辺で表したラベル付きグラフであり，データの付加情報を活用したグラフ表現の一つである．本研究課題では，物語文を解析し，その物語文中の人物名と，人物間の関係や動作から自動的に人物相関グラフを作成する手法の開発を行った．
グラフ構造データからの知識獲得：本研究課題では特徴的なTTSP項グラフパターン集合を発見する進化的手法と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の開発を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2021年度は(1)データの付加情報を活用したグラフ表現の提案，(2)付加情報を活用した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の開発の2点を研究テーマとして研究を実施した．
研究テーマ(1)に沿って，物語文からの人物相関グラフ作成手法の開発を行い研究成果を発表した．さらに研究テーマ(2)に沿って，1変数項木パターンに対する枚挙アルゴリズムの提案や，特徴的なTTSP項グラフパターン集合の獲得手法，特徴的な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木構造パターンの学習アルゴリズムの開発を行い研究成果を発表した．以上のように付加情報を活用したグラフ表現の提案や項グラフパターンに対するグラフマイニング手法開発，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．
しかし昨年度同様，新型コロナウイルスのため，他大学の教員との研究打ち合わせや学会発表などが十分に行えなくなり，当初予定したほどの研究成果は得られなかった．
以上より，研究はやや遅れ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，TTSPグラフや外平面的グラフを拡張した項グラフパターンの提案を進めていく予定である．
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を行う予定である．
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，1変数項木パターンを拡張したk-変数項木パターンの提案や，k-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．
また物語文からの人物相関グラフ作成手法において，データの持つ情報をより活用した人物相関グラフの提案やグラフ作成手法の開発を行う予定である．さらに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，グラフパターンの質問学習可能性についてさらに考察を行う予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスにより，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．さら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，これについてもほぼ中止としたため，計上していた旅費が余ってしまったと考えられる．また半導体の不足や高騰のため，ワークステーションの購入が年度内に間に合わなかったことも原因と考えられる．
2022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学会参加料，論文投稿費などにあてる予定である．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．
さらに打ち合わせのためのタブレットコンピュータの購入や，計算機実験を行うためのワークステーションなどを購入する予定である．
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