頻出グラフマイニング手法の一般化に関する研究(セッション5B : パターン抽出)
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概要
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グラフデータに埋もれた特徴的なパターンを取り出すグラフマイニングは出力パターンの数の膨大さとNP完全として知られる部分グラフ同型問題を含むので,非常に膨大な計算コストを要する.特徴的なパターンを取り出す手法が幾つか提案されているが,それらの手法はある特定のグラフパターンのみしか取り出すことができない.本稿では,大規模データベースから実用的な時間で様々な多頻度グラフパターンを全て抽出する手法を提案する.提案手法の効率の良さは,グラフのデータ表現と出力パターンを制限するバイアスに由来する.提案手法は実データを用いて,計算時間とデータ量の観点から評価される.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-07-16
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
-
猪口 明博
日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所
-
猪口 明博
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所
-
猪口 明博
日本アイビーエム 東京基礎研究所
-
猪口 明博
日本アイ・ビー・エム(株):東京基礎研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
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