木構造データからの知識発見について
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概要
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グラフ構造、特に木構造は、様々なデータを表現する手段として、重要な役割を果たしており、グラフ構造データ、木構造データからの知識発見が注目されている。項木(term tree)とは、木構造をしたデータのパターンを表現するための、変数を含むデータ構造であり、一階項(first order term)よりも表現力が大きい。我々は、木構造データからの知識発見の効率化のため、項木と木の単一化可能性を効率的に判定するアルゴリズムを提案している。項木と木が単一化可能であるとは、項木が表すパターンに木が適合することである。この単一化可能性判定アルゴリズムを実現し、実験によりその有効性を確認したので報告する。また、グラフ構造データからの知識発見システムへの応用についても述べる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-11-19
著者
-
高橋 健一
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
上田 祐彰
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
宮原 哲浩
広島市立大学
-
正代 隆義
九州大学大学院システム情報科学府・研究院
-
内田 智之
広島市立大学情報科学部
-
久保山 哲二
東京大学国際・産学共同研究センター
-
久保山 哲二
学習院大学計算機センター
-
久保山 哲二
九州大学大学院システム情報科学研究科知能システム学専攻
-
正代 隆義
九州大学大学院システム情報科学研究院情報理学部門
-
内田 智之
広島市立大学情報科学研究科知能工学専攻
-
久保山 哲二
東京大学生産技術研究所
-
久保山 哲二
九州大学大学院総合理工学研究科雨宮研究室
-
高橋 健一
広島市立大学
-
正代 隆義
九州大学大学院システム情報科学{府 研究院}:財団法人九州先端科学技術研究所
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