情報ネットワークにおける大規模知識処理のための超高速アルゴリズムの研究

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本研究のH19年度の進捗を元にして, H20年度は, これまでに提案・開発してきた基盤的なアルゴリズムをさらに発展させ, 現実の大規模知識データを高速に処理できる技術として確立させる作業を進めた.(1) パターン発見の履歴から, その利用者との対話や, 環境, データの記録から最適なパターン発見パラメータを学習する適応的パターン発見アルゴリズムを設計・開発し、その有効性を評価した.(2) 研究代表者が研究開発に成功した多項式時間確率的パターン発見技術(ALT2003, DS2006他)を用いて, テキストデータに対するパターン発見アルゴリズムの高速化を進めた. さらに, 意味記述を表すメタデータを付加した構造テキストデータに拡張し, ウェブデータからの知識獲得エンジンを開発した.(3) 申請者らが昨年度までに開発した、ZBDDに基づく高速なパターン発見アルゴリズム「LCM over ZBDDs」を活用し、高度知識処理のための知識索引技術を開発した.(4) 申請者等が開発してきた超高速パターン照合技術に基づき, 高度な知識検索を可能であり, 同時に究極の高速化を達成する方式の開発を進めた.(5) 最近研究が盛んになっているプライバシー保護データマイニングの枠組みを, より広い知識処理過程に拡張し, 安全かつ有効な大規模分散知識処理方式の研究開発を進めた.