一般グラフ構造データに対する Graph-Based Induction とその応用
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概要
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A machine learning technique called Graph-Based Induction (GBI) efficiently extracts typical patterns from graph data by stepwise pair expansion (pairwise chunking). In this paper, we introduce Graph-Based Induction for general graph structured data, which can handle directed/undirected, colored/uncolored graphs with/without (self) loop and with colored/uncolored links. We show that its time complexity is almost linear with the size of graph. We, further, show that GBI can effectively be applied to the extraction of typical patterns from DNA sequence data and organnochlorine compound data from which to generate classification rules, and that GBI also works as a feature construction component for other machine learning tools.
- 社団法人 人工知能学会の論文
- 2001-11-01
著者
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
-
元田 浩
大阪大学産業科学研究所
-
松田 喬
大阪大学産業科学研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構jst Erato湊離散構造処理系プロジェクト
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