Gibbs-DMGGによる類似部分配列の抽出方式
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概要
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配列データマイニング処理では,配列データベースから非常に多くの頻出配列パターンが抽出される.著者らは,既に,配列データベースに対してギブスサンプリング (GS) を適用し,頻出配列パターンを削減する方法を提案している.しかしながら,この方法では,予め,抽出する部分文字列の長さをユーザ側で指定する必要があるほか,必ずしも精度 (再現度) が良いとは限らないという問題がある.本稿では,これら 2 つの問題を解決するために,遺伝的アルゴリズムの世代交代モデルの 1 つである Minimal Generation Gap (MGG) と,分散遺伝的アルゴリズム(島モデル)の考え方を GS に応用した新しい類似部分配列抽出法 Gibbs-DMGG を提案する.また,この提案手法が従来手法よりの有効であるかを確認するために,両者の性能評価・考察を行ったので,その結果についても報告する.
- 2009-07-06
著者
-
森 康真
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
田村 慶一
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
北上 始
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
河野 修久
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
森康 真
広島市立大学情報科学研究科
-
森 康真
広島市立大学情報科学研究科
-
河野 修久
広島市立大学情報科学研究科
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