| 研究課題/領域番号 |
25730133
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 研究機関 | 山梨大学 |
|---|
研究代表者 |
山本 泰生 山梨大学, 医学工学総合研究部, 助教 (30550793)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
|
| キーワード | 仮説発見 / 逆伴意法 / システム生物学 / 双対化問題 / 頻出アイテム集合マイニング |
|---|
| 研究概要 |
当初設定した研究計画に基づき，以下に示す2つの研究課題および，来年度以降に予定している仮説推論システム構築につながりそうな新しい研究課題に取り組んだ．
1. 逆包摂法に基づくスケーラビリティ向上: 今年度は，BDD/ZDDを用いた非単調双対化計算法を検討した．その中で，最近，提案されているBDD/ZDDを用いた単調双対化計算法を非単調双対化問題に適用できるかどうか，帰納推論の実問題を用いて評価を行う予備実験を行った．結果としては，従来の列挙木ベースのものに比べると数倍程度処理が改善することがわかった．この結果は双対化計算に基づく非単調双対化法の提案アルゴリズムであるCoCo1とともに，1st Int. Workshop on Learning and Nonmonotonic Reasoning (LNMR2013) にて発表した．ただし，目標とするスケーラビリティを得るためには現行のBDD/ZDDベースの双対化法のみでは不十分 (組み合わせの指数爆発の壁を破れない) であるという感触を得た．
2. 仮説推論によるSBGNネットワーク上の知識発見: 今年度は，静的なSBGNネットワークを論理形式に翻訳する研究課題に取り組んだ．本課題は，フランスの研究機関であるLRIのFroidevaux Christine教授および同研究グループのAdrien Rougny氏らとともに日仏共同プロジェクトの中で研究を行った．
3. 組み合わせ問題の近似解法の検討: オンライン型の頻出アイテム集合マイニング の近似解法について新しい手法を提案法した，この結果は，SIGMOD2014にて発表予定である． 研究課題1のBDD/ZDDを導入することによる双対化計算のスケーラビリティ向上が限定的であるという結果を受け，来年度以降，この近似解法の切り口から課題1に取り組みたいと考えている．
|
| 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
予定している2つの研究課題はおおむね順調に進展していると考える．また当初予定しなかったが頻出アイテム集合マイニングの近似解法について今後さまざまな発展につながる成果を今年度得ることができたと感じている．
|
| 今後の研究の推進方策 |
研究課題1に関して，BDD/ZDDを用いたとしても，非単調双対化計算において当初目標としていた実問題の規模までスケールしないことが分かってきた．逆伴意法では，連言標準形で与えられる橋渡し理論に対し，その否定を取り，双対化計算により再度，連言標準形を構成している．従来の逆伴意法では橋渡し理論は基礎化されていることを前提としており，このことが入力サイズを大きくし，双対化計算の処理を重くしている要因となっている．そこで来年度は，この双対化計算の処理を軽減するため，以下の2つの研究課題を進めたい．
1. 存在限量子つき述語論理上の逆包摂法
2. 逆包摂法の近似アルゴリズム
|
| 次年度の研究費の使用計画 |
購入を予定していた物品実費と予算との間に差が生じたため
次年度使用額は，本研究課題に関わる書籍購入費用として利用する．
|
