| 研究課題/領域番号 |
19K12102
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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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 | グラフアルゴリズム / 機械学習 / グラフマイニング / グラフ構造データ |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題の目的は，データの持つ付加情報を用いることで，グラフ構造データに対する効率的なグラフマイニングアルゴリズムを開発することである．
本研究課題では，1変数項木パターンという同一構造が繰り返し出現するグラフ構造データの表現に適した木構造パターンを提案し，1変数項木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を提案した．また質問学習モデルや進化的学習手法を用いた．グラフ構造データからのグラフマイニング手法の開発を行った．さらに計算論的学習理論に基づき，ある種のグラフ文法システムによって定義される言語のクラスのPAC学習可能性について考察を行った．
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| 自由記述の分野 |
グラフアルゴリズム
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報技術の発展に伴い，グラフ構造データは大規模化かつ増大している．これらの大規模なグラフ構造データからのデータマイニングには膨大な計算資源を必要とする．一般的なグラフ構造データに対する効率の良いグラフマイニングアルゴリズムの開発は困難である．
本研究課題では，データの持つ付加情報を用いることで，データの持つ情報を活かしつつ，グラフ構造に制限を加える．これにより，ある種のグラフ構造データに対する効率的なグラフマイニングアルゴリズムを提案した．
本研究成果は，大規模なグラフ構造データからのデータマイニングにおける更なる知識の獲得と計算時間の削減に寄与するものである．
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