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深層生成モデルを用いたグラフ自動補完アルゴリズムの開発

使用深度生成模型开发自动图补全算法

基本信息

批准号：
21K17745
负责人：
胡晟
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17745/
关键词：
Graph Neural Network Graph Mining Graph Generation Monte Carlo Tree Search Molecular Optimization

项目摘要

本研究の目的であるGraph Neural Networkに基づく生成モデルを用いた自動補完アルゴリズムの開発について，3つのサブテーマのうち「①ユーザの編集を感知できるグラフ自動補完と補完結果のランキング」と「③システムとしての実装及び評価」を中心に取り組んだ．「①ユーザの編集を感知できるグラフ自動補完と補完結果のランキング」については，研究背景の調査及び創薬における分子特性最適化問題の分析に取り組んだ．分子特性最適化問題は，薬剤の効果を最大化するための非凸最適化問題であり，薬剤の特性に関するデータを収集して，最適な薬剤を設計するために使うことがわかった．その知見を踏まえ，GNN (Graph Neural Network)とMCTS (Monte Carlo Tree Search)を組み合わせたアイデアにより,分子生成においてユーザの意図をリアルタイムで反映できる手法を提案した．さらにユーザの編集操作を『add, adopt, erase, replace』で構成されたシーケンスと定義し，ユーザの嗜好をMCTSに反映する方法を提案した．ユーザの好みを知るために，操作から嗜好を把握するために，テキスト検索の分野で用いられているtext query reformulationの考え方に触発され，graph query reformulation操作でMCTSの挙動を左右するheuristic関数を提案した．「③システムとしての実装及び評価」については，ウェブ開発フレームワークFlaskを利用しRestfulなウェブアプリケーションを開発し，北海道大学学内のネットワークで公開し，実証実験を行った．

The purpose of this study is to establish a Graph Neural Network, which is composed of the following central groups: (1) the generation of the base,(2) the use of the base,(3) the automatic completion of the base,(4) the implementation and evaluation of the base. "1. The compilation of the information is perceived, and the automatic completion of the information is completed. The results are completed." The optimization problem of molecular properties is to maximize the results of the optimization problem. GNN (Graph Neural Network) and MCTS (Monte Carlo Tree Search) are two ways to combine the information of molecular generation and the information of molecular generation. Add, adopt, erase, replace. Good knowledge of MCTS, operation of MCTS, control of MCTS, operation of MCTS, operation of MCTS "3. The system and the implementation of the evaluation" in the middle of the discussion, it is open to the public, it is open to the public, Hokkaido University.