2023 Fiscal Year Research-status Report
グラフ構造パターンにより可視化された説明可能なグラフ構造化知識の獲得システム
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22K12172
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
宮原 哲浩 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (90209932)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
内田 智之 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (70264934)
久保山 哲二 学習院大学, 付置研究所, 教授 (80302660)
廣渡 栄寿 北九州市立大学, 基盤教育センター, 教授 (60274429)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 機械学習 / グラフ構造パターン / 木構造パターン / 進化的学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，任意の部分グラフ構造を表現できる構造的変数を持つグラフ構造パターンを用いて，大規模なグラフ構造データから可視化された説明可能なグラフ構造化知識を獲得するシステムについて研究を行った．本研究の目的は，大規模なグラフ構造データ・木構造データから，グラフ構造パターン・木構造パターンを用いて可視化された説明可能なグラフ構造化知識・木構造化知識を獲得するシステムを開発して，その有効性を明らかにすることである．本年度は，グラフ構造化知識獲得，木構造化知識獲得の２つのサブテーマで研究を展開し，以下の成果を得た．ワイルドカード付きタグ木パターンは，ノード数1以上の任意の木を代入することのできる末端変数，ノード数2以上の任意の木を代入することのできる縮約不可変数，任意の頂点ラベルまたは辺ラベルとマッチするワイルドカード，キーワードからなる木構造パターンである．マッチング判定の際に編集距離を導入し，タグ木パターンと木構造データの編集距離が閾値以下の場合に，タグ木パターンと木構造データはマッチするとみなす．タグ木パターンと木構造データのマッチの定義を拡張することで，正事例と負事例の木構造データから特徴的なワイルドカード付きタグ木パターンを獲得する進化的学習手法を提案した．人物相関グラフの抽出手法，縮約可能変数を持つ項木パターンのマッチング，正規パターン言語の有限和のコンパクト性について研究した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，グラフ構造化知識獲得，木構造化知識獲得の２つのサブテーマで研究を展開し，研究成果を発表した．研究はおおむね順調に進展していると考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究代表者・研究分担者の提案手法を発展させて，グラフ構造化知識獲得，木構造化知識獲得の２つのサブテーマで研究を推進する．
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| Causes of Carryover |
研究成果の発表，研究打合せのため出張を計画していたが，計画通りには実施できなかったなどの理由で，次年度使用額が生じた．国外，国内における研究成果の発表に伴う旅費，分担者，共同研究者との研究打合せに伴う旅費などを中心に使用する計画である．
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