| 研究概要 |
(1)階層構造を持つグラフの検索手法の改良とその応用
我々は,蛋白質の構造やソーシャルネットワークなどのより複雑な構造を表現するため階層的な構造を持つグラフ(階層グラフ)を定義し、その部分構造である部分階層グラフを検索する手法を開発している。本年度は、昨年度開発したアルゴリズムを改良し、人工データだけでなくテキスト検索で用いられるデータ(拡張固有表現階層)を利用してその効率について評価を行った。
(2)固有値を利用したグラフ索引の改良
我々は対称行列の固有値に関する定理(Interlace定理)を利用したグラフの索引手法を開発している。本年度は、従来よりも詳細にグラフ間の固有値の関係を調べることによって、より効率的な検索ができるよう索引の構造を改良した。また、固有値を可逆圧縮して索引に格納することにより必要なメモリ量の削減する方法について検討を行い、予備的な実験を行った。
(3)テンソルデータ処理手法の改良
テンソルデータの代表的な処理手法の一つであるPARAFACは、よく知られたパターン認識手法である部分空間法の拡張とみなすことができる。このことを利用し、部分空間法の拡張である相互部分空間法のアイデアを用いてPARAFACを改良し、画像分類に応用してその性能を評価した。
(4)組合せ的方法によるグラフ検索手法の改良と評価
我々はこれまでの研究において、Messmerらによって提案されたグラフ検索手法を改良方法を提案している。本年度は、提案手法の有効性について人工データを用いて詳細な評価を行った。
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