Next-Generation Semi-structured Data Mining for Large-Scale Knowledge Base Formation

用于大规模知识库形成的下一代半结构化数据挖掘

• 批准号: 20240014
• 负责人: ARIMURA Hiroki
• 金额: $ 32.28万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20240014/
• 关键词: 知識発見とデータマイニング; 半構造マイニング; 頻出パターン発見; エピソードマイニング; 大規模知識索引; グラフマイニング; ストリーム処理; 極大パターン発見; 知識発見; ウェブページ

In this research, we study efficient semi-structured data mining technologies and related knowledge federation and indexing technologies, which enables knowledge extraction from massive semi-structured data in the real world. Finally, we made a number of knowledge extraction experiments.

本文研究了高效的半结构化数据挖掘技术以及相关的知识联邦和索引技术，使知识能够从真实的世界中的海量半结构化数据中提取。最后，我们做了一些知识提取实验。

项目成果

Fast Bit-Parallel Matching for Network and Regular Expressions

网络和正则表达式的快速位并行匹配

• 发表时间: 2010
• 期刊: Proc. SPIRE'10, LNCS
• 作者: Y. Kaneta;S. Minato;H. Arimura
• 通讯作者: H. Arimura

STVF符号:頻度刈り込み接尾辞木を用いた効率良いVF符号化

STVF代码：使用频率修剪后缀树的高效VF编码

• 发表时间: 2009
• 期刊: 日本データベース学会論文誌DBSJ Journal
• 作者: 伊東里香;檜山敦;並木秀俊;宮下真理子;谷川智洋;宮廻正明;廣瀬通孝;喜田拓也
• 通讯作者: 喜田拓也

半構造データに対する効率良い近接パターン照合アルゴリズム

半结构化数据的高效邻近模式匹配算法

• 发表时间: 2012
• 作者: 宋剛秀;井上克巳;馬場知哉;高田豊行;城石俊彦;外山勝彦;和佐州洋,金田悠作,宇野毅明,有村博紀
• 通讯作者: 和佐州洋,金田悠作,宇野毅明,有村博紀

ラベル付きグラフからのウォークの多項式時間学習

从标记图步行的多项式时间学习

• 发表时间: 2008
• 作者: 筒井淳平;有村博紀
• 通讯作者: 有村博紀

効率良い正規表現照合のための並列ビット分配にもとづいたハードウェア指向アルゴリズム

基于并行位分布的面向硬件的高效正则表达式匹配算法

• 发表时间: 2010
• 作者: 金田悠作;吉澤真吾;湊真一;有村博紀;宮永喜一
• 通讯作者: 宮永喜一