内部および外部重みを考慮した頻出部分グラフマイニング
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概要
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近年,グラフデータの増大にともない,そこから何らかの意味のあるパターンや情報を発見するグラフマイニング手法に関する研究がさかんに行われている.本論文では,グラフマイニングの 1 つの発展として,グラフ自身およびグラフの各構成要素に対し,その重要性や信頼性,意義などを表す重みが付与された,外部および内部の重み付きグラフからのパターン発見について議論する.具体的には,重みに着目したパターンの重要性尺度として,一般重み付き頻度 (GWF),および制約付き重み付き頻度 (CWF) の 2 つを考案するとともに,GWF および CWF に関して高い重要性を示す部分グラフを発見する効率的なアルゴリズム,GWF-mine および CWF-mine をそれぞれ提案する.
- 2010-06-24
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
-
信田 正樹
神戸大学工学部
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