部分グラフの分布マッチングによる構造類似性とクラスタリングへの応用(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
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概要
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データの多様化や複雑な構造を持つデータの増加に伴い,構造データの有効活用のために有用なDBシステムや新しいデータマイニング手法の開発が重要となっている.本稿では,グラフ構造データを対象とし,対象グラフ集合の特徴を反映したグラフ間の構造類似性を提案し,それに基づくクラスタリングを行う.各グラフは,ノードと部分グラフの関係を表す構造分布行列によって表現される.グラフ間類似度は,その構造分布行列のマッチングと重み付け計算より定義する.グラフ集合からの特徴的な部分グラフの抽出ではCl-GBI(Chunkingless Graph Based Induction)を使用する.Cl-GBIは,各パラメータに調整することで探索空間を制御できるうえに,探索空間内では部分グラフを漏れなく抽出できるため,構造情報を効率的に利用できる.以上の手法の特性の検討および応用について考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-05-24
著者
-
大野 博之
青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
-
和田 貴久
青山学院大学大学院理工学研究科理工学専攻博士前期課程
-
稲積 宏誠
青山学院大学理工学部
-
稲積 宏誠
青山学院大学
-
大野 博之
青山学院大 理工
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