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2012 年度 実施状況報告書

複数データセットからの高次元因果ネットワーク推定法の開発と生命科学への応用

研究課題

研究課題/領域番号 24700275
研究種目

若手研究(B)

研究機関大阪大学

研究代表者

清水 昌平  大阪大学, 産業科学研究所, 助教 (10509871)

研究期間 (年度) 2012-04-01 – 2016-03-31
キーワード因果推論 / 因果構造探索 / LiNGAM
研究概要

初年度は、(1)「複数データセットからのLiNGAM モデル推定法の開発」の一部として(1-1) 複数データセットを融合する場合の推定原理の確立と、(1-2) それに基づく直接推定法の開発を行った。これが次年度以降の研究を進める上での基礎となる。予定通り、(1-1)と(1-2)を開発することができた。
また、(1-1)と(1-2)を未観測交絡変数がある場合へと拡張する研究も一部行った。具体的には、LiNGAMモデルを未観測交絡変数がある場合に拡張したLatent variable LiNGAMモデル上での因果分析法について研究した。因果構造の探索と未観測交絡変数の検出を同時に行うことによって、従来法のように未観測交絡変数を無視するのではなく、未観測交絡変数の影響のない(小さい)部分と大きい部分とを切り分けて、未観測交絡変数に対してより頑健な方法を研究した。そして、その成果を国内学会及び査読付プロシーディングのある国際会議で報告した(田代ら, 2012, 人工知能学会全国大会; Tashiro et al., 2012, ICANN)。来年度以降に予定している事項のためのよい準備となった。来年度は、雑誌論文で成果を発表できるように方法論を洗練させたい。
それ以外では、LiNGAMによる因果構造推定結果の信頼性を評価するために、LiNGAMにおけるブートストラップ法による信頼区間の構成法についての研究も行った。これについては、国内学会及び国際ワークショップにおいて成果を発表した(Thamvitayakulら, 2012, 人工知能学会全国大会; Thamvitayakulら, 2012, ICDMW2012)。

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

初年度は、(1)「複数データセットからのLiNGAM モデル推定法の開発」の一部として(1-1) 複数データセットを融合する場合の推定原理の確立と、(1-2) それに基づく直接推定法の開発を行う予定だったが、どちらも達成できた。

今後の研究の推進方策

来年度は、始めにLiNGAM モデルを拡張する。(2-1) 未観測の遺伝子や脳領域などの潜在変数がある場合にも、因果に関する有用な情報を取り出したり、(2-2) 遺伝子制御や脳活動などの時間構造を利用したり、(2-3) 非線形関係を推定できるようにしたりする。これら拡張と今年度開発した方法論を組み合わせて方法論の適用範囲を広げる。

次年度の研究費の使用計画

研究成果発表のための国内学会および国際会議出席用の旅費。そして、情報収集のための書籍・論文購入に研究費を使用する。また、ソフトウェア開発補助としての大学院生への謝金、国際会議論文の英文校正へも使用する予定である。

  • 研究成果

    (9件)

すべて 2012 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (7件) (うち招待講演 2件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] Joint estimation of linear non-Gaussian acyclic models2012

    • 著者名/発表者名
      S. Shimizu
    • 雑誌名

      Neurocomputing

      巻: 81 ページ: 104-107

    • DOI

      10.1016/j.neucom.2011.11.005

    • 査読あり
  • [学会発表] Bootstrap confidence intervals in DirectLiNGAM2012

    • 著者名/発表者名
      K. Thamvitayakul, S. Shimizu, T. Ueno, T. Washio, T. Tashiro
    • 学会等名
      2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW2012)
    • 発表場所
      Brussels (Belgium)
    • 年月日
      20121210-20121210
  • [学会発表] 因果構造探索と非ガウス構造方程式モデル2012

    • 著者名/発表者名
      清水昌平
    • 学会等名
      人工知能学会 第87回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)
    • 発表場所
      慶應義塾大学 (神奈川)
    • 年月日
      20121117-20121117
    • 招待講演
  • [学会発表] 非ガウス構造方程式モデルにおける因果順序の推定: 潜在交絡変数に頑健な方法2012

    • 著者名/発表者名
      田代竜也, 清水昌平, Aapo Hyvarinen, 鷲尾 隆
    • 学会等名
      第3回Latent Dynamicsワークショップ
    • 発表場所
      東京大学 (東京)
    • 年月日
      20120924-20120924
  • [学会発表] 構造方程式モデルによる因果推論: 因果構造探索に関する最近の発展2012

    • 著者名/発表者名
      清水昌平
    • 学会等名
      日本行動計量学会第40回大会
    • 発表場所
      新潟県立大学 (新潟)
    • 年月日
      20120915-20120915
    • 招待講演
  • [学会発表] Estimation of causal orders in a linear non-Gaussian acyclic model: a method robust against latent confounders2012

    • 著者名/発表者名
      T. Tashiro, S. Shimizu, Aapo Hyvarinen, T. Washio
    • 学会等名
      22nd Int. Conf. on Articial Neural Networks (ICANN2012)
    • 発表場所
      Lausanne (Switzerland)
    • 年月日
      20120913-20120913
  • [学会発表] Bootstrapping confidence intervals in linear non-Gaussian causal model2012

    • 著者名/発表者名
      Kittitat Thamvitayakul, 清水昌平, 鷲尾 隆, 田代竜也
    • 学会等名
      第26回人工知能学会全国大会
    • 発表場所
      山口県教育会館 (山口)
    • 年月日
      20120615-20120615
  • [学会発表] 非ガウス性を用いた線形非巡回なデータ生成過程部分の発見と同定2012

    • 著者名/発表者名
      田代竜也, 清水昌平, 鷲尾 隆
    • 学会等名
      第26回人工知能学会全国大会
    • 発表場所
      山口県教育会館 (山口)
    • 年月日
      20120605-20120605
  • [備考] Publications

    • URL

      http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/~sshimizu/publications.html

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公開日: 2014-07-24  

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