高次元ブール値テンソルデータからの多項閉集合を用いた知識発見

使用高维布尔张量数据中的多项式闭集进行知识发现

• 批准号: 21H03499
• 负责人: 山本 章博
• 金额: $ 10.07万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03499/
• 关键词: データマイニング; 高次元ブール値データ; 閉集合; 列挙アルゴリズム

本年度はまず課題２（多項閉集合の高速列挙）に取り組んだ．基本方針は，２次元ブール値データから２項閉集合を生成し列挙するアルゴリズムを利用しながら，高次元ブール値データから多項閉集合を列挙するアルゴリズムを設計し，プログラムとしての実装を行う，というものである．２項閉集合は組合せ集合を列挙ためのアルゴリズムであるZDDを利用して実装できることが知られている．さらにZDDは集合間の演算を高速に計算できるため，本研究ではZDDを利用することとした．また本年度は３次元ブール値データを対象とした．開発した列挙アルゴリズムはZ-TCAと名付けている．２項閉集合を生成し列挙するためには，２項閉集合が集合から集合へ定義された２つの写像をを合成した写像の不動点になるという性質を用いる．このれらの写像を２次元以上に拡張することは可能ではあるが，多項閉集合が不動点と一致するという便利な性質は備えていないものの，次元を1次元ずつ減少させることにより２項閉集合の列挙に還元できる，という性質がある．集合から集合への写像は集合の演算として表現できるため，ZDDを用いれば多項閉集合の生成と列挙が高速化可能となる．この集合演算のZDDによる実装を設計し，従来研究で提案されていた「逐次的な次元数削減と集合間演算によるアルゴリズム」の実装に適用した結果，素朴な集合演算の実装を利用した場合に比して，実データを用いた計算機実験において３倍の高速化が達成された．さらに課題３にも取り組んだ．年度当初の計画では，生命システム機能分析のためのデータセット集積体であるKEGGデータベース中のデータセットを使う予定であったが，この研究に利用するには大規模なフォーマット変換が必要であることから断念し，Wikipediaから生成された知識グラフを利用することとし，知識グラフから有用な３項閉集合を抽出する実験を行った．

This year, we selected the group for Topic 2 (Multi-term Closed Set and High Speed Train). The basic policy is to create a two-dimensional closed set, to use it, to design a high-dimensional closed set, to use it, to use it, to use it, ZDD is a high-speed computing tool. This year's event is the third of its kind. Open the list of closed sets of 2 terms, create the list of closed sets of 2 terms, define the set of 2 terms, synthesize the fixed points of the images, and use the properties of the images. A closed set of terms is a fixed point and a convenient property. A closed set of terms is a fixed point and a convenient property. Set, set, image, set, set. In this paper, we study the application of the implementation of the set algorithm in the design of ZDD, and propose a method of "sequential dimension reduction and inter-set algorithm." The results show that the implementation of the set algorithm is simple and efficient. Today's topic 3 is to select a group. The annual plan is to analyze the function of life science and technology, and to make it possible to determine the function of life science and technology in the aggregate. The research is to use the knowledge generated by Wikipedia to generate knowledge and to make use of it.

项目成果

類似度指標のラベル付き有向グラフへの拡張

将相似性度量扩展到标记有向图

• DOI: 10.11517/jsaifpai.121.0_24
• 发表时间: 2022
• 期刊: JSAI Technical Report, SIG-FPAI
• 作者: 松原 徳秀;山本 章博
• 通讯作者: 山本 章博

Applying ZBDD for Triadic Concept Analysis

应用 ZBDD 进行三元概念分析

• 发表时间: 2021
• 期刊: 人工知能学会 人工知能基本問題研究会
• 作者: 馮 鈺虎;前田 圭介;小川 貴弘;長谷山 美紀;Siqi Peng and Akihiro Yamamoto
• 通讯作者: Siqi Peng and Akihiro Yamamoto

Event Time Extraction from Japanese News Archives

从日本新闻档案中提取事件时间

• DOI: 10.1109/bigdata55660.2022.10020243
• 发表时间: 2022
• 期刊: Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)
• 作者: Siqi Peng;Akihiro Yamamoto;Shinsuke Mori;Tatsuki Sekino
• 通讯作者: Tatsuki Sekino

Concept Lattice Reduction Using Integer Programming

使用整数规划的概念格约简

• DOI: 10.21203/rs.3.rs-1691428/v1
• 发表时间: 2021
• 期刊: 人工知能学会 知識ベースシステム研究会
• 作者: John Carlo Solomon Garcia;Niccolo Giannetti;Yuichi Sei;Kiyoshi Saito;Mamoru Houfuku;Ryoichi Takafuji;Siqi Peng and Akihiro Yamamoto
• 通讯作者: Siqi Peng and Akihiro Yamamoto

知識グラフを用いた多肢選択問題に対する選択肢と根拠の生成方法

利用知识图谱生成多项选择题的选项和证据的方法

• 发表时间: 2023
• 作者: Y. Zhang;F. He;and E. Oki;植松温大，山本章博，市瀬夏洋
• 通讯作者: 植松温大，山本章博，市瀬夏洋