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グラフは構造をもつデータを表現するために最も自然はデータ構造の1つである．近年，構造をもつデータからの知識発見手法が様々な実データに適用できるようになってきたことで，グラフマイニング技術に関する研究は大変注目を浴びている．本研究では，化合物をラベル付きグラフで表現し，以下の3つの手法を提案した．(1)グラフを効率良く列挙するアルゴリズム．提案手法は，13マイクロ秒で各グラフを列挙できる．(2) グラフの集合Gとクエリqが与えられたとき，qに含まれるGの要素を効率良く検索するアルゴリズム．(3) グラフとその特性との関係を学習し，特性が未知のグラフの特性を予測するアルゴリズム．
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