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多様化するデータの中で、関係性をグラフとして表現できるものは多い。そのようなデータを解析する場合に、グラフ上のパラメータをどのように設定するか、グラフから有用な構造をどのように抽出するかなどが実用上の問題となる。本研究では機械学習におけるグラフに基づく手法の研究を行った。とくに、グラフ上でのラベル推定問題に関するグラフ重みの最適化やグラフからの部分構造の発見に関する手法開発を行った。ラベル推定問題は生物データ解析など応用が多く、精度の高い手法の構築が重要とされる。また、グラフの部分構造発見については組み合わせ的な性質から計算が難しいが、計算効率の高い手法の開発に取り組んだ。
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