AGMアルゴリズムの高速化と立体構造解析への適用(人工知能学会論文誌アブストラクト)

概要

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Apriori-based Graph Mining (AGM)アルゴリズムは,グラフで表現されたデータベースに共通して多く現れる部分パターンを完全探索で抽出するアルゴリズムである.AGMアルゴリズムは頂点と辺にラベルをもつ一般のグラフデータを扱いグラフのトポロジーを解析できるが,医療や化学の分野で需要が高い立体構造の配意解析にはそのままでは使用できない.本校では,AGMアルゴリズムを使用して立体構造の部分パターンを抽出するための手法を提案する.提案手法ではグラフの頂点が3次元座標で表現された立体構造データに対し,各頂点間の距離を離散化した情報を辺ラベルに追加し,辺のラベルと距離を合わせて表現できる.しかし,提案手法は多くの辺ラベルを扱うことになるため,部分パターン抽出方法についても改良する.提案手法を実際の市販薬物データベースに適用し,抽出した部分パターンと計算時間を評価する.この実験と評価を通じて,提案手法が立体構造の解析に効果的であることを示す.
2003-09-01