複合構造グラフからの頻出強相関パターン発見
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概要
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近年,生物学の代謝パスウェイに代表される,頂点に複数の (構造) データが付与されている複合的なグラフ,すなわち複合構造グラフが大量に蓄積されるようになりつつある.本稿では,複合構造グラフデータベース中に存在する強い依存性をとらえるために,強相関パターンと呼ばれる構成要素間に強い依存性の存在するパターンを発見するアルゴリズム HFMG を提案する.HFMG は,複合構造グラフの頂点およびグラフ構造全体に着目し,その両者において高い依存性を持つパターンのみを抽出する.これにより,依存性が低く偶発的で冗長なパターンの生成が回避されるとともに,頻度は低いが強い依存性を持つパターンの発見が期待される.代謝パスウェイを用いた実験を通じ,生成されるパターン数の抑制およびより低頻度におけるパターン発見が達成され,その有効性が確認された.
- 2009-09-30
著者
-
大川 剛直
神戸大学大学院工学研究科情報知能学専攻
-
大川 剛直
神戸大学大学院 工学研究科
-
尾崎 知伸
大阪大学サイバーメディアセンター
-
大川 剛直
神戸大学大学院システム情報学研究科
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尾崎 知伸
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
山本 翼
神戸大学大学院工学研究科
-
三好 裕樹
神戸大学大学院工学研究科
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