二分決定グラフに基づく大規模半構造データベースの効率的解析処理の研究

基于二元决策图的大规模半结构化数据库高效分析处理研究

• 批准号: 09J01891
• 负责人: 岩崎 玄弥
• 金额: $ 0.9万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-09J01891/
• 关键词: データマイニング; データ構造; BDD; ZDD; WZDD; 二分決定グラフ

大規模記憶装置や高速なネットワークの発展などによって大規模なデータベースの中から有用な規則を発見するデータ間イニングの研究が盛んになっており,特にウェブページやXML文書に代表される半構造データの利用が進んでいる.ここでいう半構造データとは,関係データベース(RDB)のような厳密な構造は持ってはいないが,自由度の高い構造を有しているデータのことである.このような理由から半構造データの利用は急速に進んでおり,データに対する効率のよい解析手法が求められているが,半構造データはRDBなどと違い,明示的な構造を持たないので,RDBを対象とした従来のデータマイニング手法をそのまま半構造データに適用することは困難である.これに対し本研究では,ゼロサプレス型二分決定グラフ(ZDD)を半構造データの解析処理に対して応用することで,膨大な数のアイテム組合せの情報を効率よく抽出し,解析することを目的とする.本年度は,これまでの研究成果を踏まえて,データベース解析に用いられる手法について比較,検討を行った.具体的には,ZDDを用いてデータベース解析を行う手法として提案されたZDD-Vectorと重み付きZDD(WZDD)について,人工的に生成したデータベースを用いてそれぞれの手法の性質の違いを示した.これに関して,第4回IBISML研究会で口頭発表を行い,一連の研究をまとめた論文を執筆中である.

随着大型存储设备和高速网络的开发，对数据库中发现有用的规则的研究已经变得越来越流行，并且使用半结构化数据（例如网页页面和XML文档）的使用尤其先进。半结构化数据是没有像关系数据库（RDB）这样的严格结构的数据，但具有高度灵活的结构。因此，半结构化数据的使用正在迅速发展，需要进行数据的有效分析方法，但是与RDB不同，半结构化数据没有明确的结构，因此，RDB的常规数据挖掘方法直接应用于半结构化数据。相反，本研究旨在通过将零抑制类型的二分法决策图（ZDD）应用于半结构化数据的分析过程来有效地从大量项目组合中提取和分析信息。今年，我们根据先前的研究结果比较并检查了用于数据库分析的方法。具体而言，我们使用人为生成的数据库来证明ZDD-vector和加权ZDD（WZDD）的每种方法的属性差异，这些ZDD（WZDD）是使用ZDD作为数据库分析的方法。在这方面，我们在第四个IBISML研究小组中进行了口头介绍，目前正在撰写一份论文，汇编了一系列研究。

项目成果

頻出パタンマイニングにおけるZDD-VectorとWZDDの比較

ZDD-Vector和WZDD在频繁模式挖掘中的比较

• 发表时间: 2011
• 作者: 松尾一矢;ら;片桐康;片桐康;岩崎玄弥
• 通讯作者: 岩崎玄弥

Comparison of ZDD-Vectors and WZDDs for Frequent Pattern Mining

用于频繁模式挖掘的 ZDD-Vector 和 WZDD 的比较

• 发表时间: 2009
• 作者: Haruya Iwasaki;Elsa Loekito;Shin-ichi Minato;James Bailey
• 通讯作者: James Bailey