Development of Next-generation Semi-Structured Data Mining Technology Towards The Real-World Knowledge Creation Infrastructure

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実世界の膨大多様な半構造データに内在する知識を解釈性の高い離散的予測モデルとして取り出す離散構造学習技術と周辺技術を研究開発した：a1.超高速離散構造学習技術では，整数計画法を用いた反実仮想説明技術に関する研究[Kanamori+, T.JSAI 36(6)]が人工知能学会論文賞を受賞した(2022年4月). a2.高効率属性抽出技術では，平田は，根付きラベル付きキャタピラの編集距離の変種や照合の研究と，深層学習によるグラム染色画像からの菌の分類と検出の研究を進め，後者は国際会議ESKM 2021において優秀賞[Yoshihara+, Competitive Paper Award]等を受けた．a3.統計的情報処理と半構造発見の結合では根付きキャタピラの距離計算法が国際会議の優秀論文賞[ESKM 2022 Outstanding Paper Award]を受賞した．a4.半構造学習の一般理論では，有村は，最適決定木の厳密計算と大域的モデル解析計算を，分配則を満たす代数上の動的計画法としてモデル化する手法を研究した．b1.知識連係とb2.周辺技術では，小林らが古典的なs-tパス列挙問題の拡張である極小なSteiner木の高速列挙に成功し，データベース分野のトップ国際会議PODS2022で採択・発表された．小林・有村は，エピソードを一般化した半順序の弱埋め込みを研究した[宮崎+, COMP研]．有村らは，構造系列データの高速照合法[AL研2022年1月]の筆頭著者の学生が2022年度情処CS領域奨励賞を受賞した(2022年6月). 喜田は，低メモリ系列計算に関する解説を出版した[Springer, 2022]. ジョーダンは，幾何問題のためのLRA論理を用いたソルバを開発し，プログラムを公開した．c 研究開発した個々の知識発見技術について理論・実証解析し，実装最適化を行った．