幾何構造データからの効率的なデータマイニングシステム

几何结构数据的高效数据挖掘系统

• 批准号: 14780303
• 负责人: 内田 智之
• 金额: $ 2.24万
• 依托单位: Hiroshima City University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14780303/
• 关键词: 可逆的圧縮; 幾何構造データ; 発見的手法; 構造パターン; データマイニングシステム

1)幾何構造データの圧縮手法の効率化:本年度は、これまでに得られた知見をもとに、幾何構造データに対するより効率のよい圧縮手法の開発および電気配線図面の実データや巨大な人工データを用いた評価実験を行い、その有効性を示し、国際会議(ASGIS2004)で発表を行った。この手法は、、同型な部分グラフを変数に置き換え、その置き換え規則を代入という概念を用いることにより、可逆性を保ちかつ構造を保持しながら表現グラフのノード数の削減を行うというものである。2)圧縮グラフデータ上のパターン照合アルゴリズムの開発および実装:このパターン照合アルゴリズムの高速化は、本研究で作成を目指すデータマイニングシステム全体の効率性に大きく影響を与えるものである。Tを木構造文書とし、tを項木とする。Tを圧縮して得られる項木fと代入θが与えられたとき、tの変数に適当な木を代入することでTと同系な木fθを作り出すことができるか否かを判定するパターン照合問題を解くパターン照合分散アルゴリズムの設計を行い、現在そのプロトタイプを作成中である。今後、この分散アルゴリズムの有効性を確かめるため評価実験を行い、国際会議に投稿する予定である。本研究の基本コンセプトにおいて、構造的な特徴を保持しつつ頻出する部分構造を変数に置換えるため、可逆的なノード数の削減が可能であり、さらにデータマイニングシステム全体の自明でない分散化に対する指針を与えることができ、PCクラスタを用いることにより、より高速なデータマイニング手法の設計が可能であるという知見を得た。この知見をもとに、さらなる拡張を行い、本研究課題をより発展させていく予定である。本年はまとめの年であり、本研究課題の成果の一部は国際会議で公表することができたが、数件の論文は受理されなかったため、これら論文の公表も今後行う予定である。

1)The efficiency of geometric structure and compression method: this year, the development of geometric structure and compression method and the implementation of large artificial structure and compression method are carried out in the international conference (ASGIS2004). This technique is to change the number of positions, the number of positions, the number of rules, the concept of substitution, the reversibility, the structure, the maintenance, the performance, the number of positions, the reduction of positions, the concept of substitution, the concept of reversibility, the concept of reversibility, the concept of reversibility. 2) The development and implementation of the system: the high speed of the system, this study is designed to indicate the overall effectiveness of the system. T wood structural documents, t wood If T is compressed to obtain the term f and substituted into θ, if the appropriate variation of t is substituted, then T and the homologous term fθ can be obtained. This can be determined whether or not the lighting problem can be solved. The design of the lighting distributed array is in operation, and the current layout is in the process of being built. From now on, the distribution of information will be confirmed, and contributions to international conferences will be determined. In this study, the basic structure characteristics are maintained frequently, the partial structure is replaced frequently, and the reversible reduction of the number of nodes is possible. The whole structure is self-evident and decentralized. The pointer is used frequently, and the design method of high speed is possible. This research topic was developed in advance. This year, the results of this research project were published in an international conference, and several papers were accepted.

项目成果

K.Furukawa, T.Uchida, et al.: "Extracting Characteristic Structures among Words in Semistructured Documents"Proc. PAKDD 2002 (LNAI 2336). 356-367 (2002)

K.Furukawa、T.Uchida 等：“提取半结构化文档中单词的特征结构”Proc。

Y.Suzuki, T.Shoudai, T.Uchida et al.: "Efficient Learning of Ordered and Unordered Tree Patterns with Contractible Variables"Proc.ALT 2003(LNAI 2842). 114-128 (2003)

Y.Suzuki、T.Shoudai、T.Uchida 等人：“具有可收缩变量的有序和无序树模式的高效学习”Proc.ALT 2003(LNAI 2842)。

Y.Itokawa, T.Uchida, T.Shoudai, et al.: "Finding Frequent Subgraphs from Graph Structured Data with Geometric Information and Its Application to Lossless Compression"Proc.PAKDD2003(LNAI 2637). 582-594 (2003)

Y.Itokawa、T.Uchida、T.Shoudai 等人：“从具有几何信息的图结构化数据中查找频繁子图及其在无损压缩中的应用”Proc.PAKDD2003(LNAI 2637)。

Y.Itokawa, T.Uchida, et al.: "Finding Frequent Subgraphs from Graph Structured Data with Geometric Information and Its Application to Lossless Compression"Proc. PAKDD 2003. (発表予定).

Y.Itokawa、T.Uchida 等人：“利用几何信息从图结构化数据中查找频繁子图及其在无损压缩中的应用”Proc. PAKDD 2003。

Y.Suzuki, T.Shoudai, T.Miyahara, T.Uchida: "Ordered Term Tree Languages Which Are Polynomial Time Inductively Inferable from Positive Data"Proc. ALT 2002 (LNAI 2533). 188-202 (2002)

Y.Suzuki、T.Shoudai、T.Miyahara、T.Uchida：“可从正数据归纳推断出多项式时间的有序术语树语言”Proc。