Development of Next-generation Semi-Structured Data Mining Technology Towards The Real-World Knowledge Creation Infrastructure

面向现实世界知识创造基础设施的下一代半结构化数据挖掘技术的开发

基本信息

批准号：
20H00595
负责人：
有村博紀
金额：
$ 28.29万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

実世界の膨大多様な半構造データに内在する知識を解釈性の高い離散的予測モデルとして取り出す離散構造学習技術と周辺技術を研究開発した：a1.超高速離散構造学習技術では，整数計画法を用いた反実仮想説明技術に関する研究[Kanamori+, T.JSAI 36(6)]が人工知能学会論文賞を受賞した(2022年4月). a2.高効率属性抽出技術では，平田は，根付きラベル付きキャタピラの編集距離の変種や照合の研究と，深層学習によるグラム染色画像からの菌の分類と検出の研究を進め，後者は国際会議ESKM 2021において優秀賞[Yoshihara+, Competitive Paper Award]等を受けた．a3.統計的情報処理と半構造発見の結合では根付きキャタピラの距離計算法が国際会議の優秀論文賞[ESKM 2022 Outstanding Paper Award]を受賞した．a4.半構造学習の一般理論では，有村は，最適決定木の厳密計算と大域的モデル解析計算を，分配則を満たす代数上の動的計画法としてモデル化する手法を研究した．b1.知識連係とb2.周辺技術では，小林らが古典的なs-tパス列挙問題の拡張である極小なSteiner木の高速列挙に成功し，データベース分野のトップ国際会議PODS2022で採択・発表された．小林・有村は，エピソードを一般化した半順序の弱埋め込みを研究した[宮崎+, COMP研]．有村らは，構造系列データの高速照合法[AL研2022年1月]の筆頭著者の学生が2022年度情処CS領域奨励賞を受賞した(2022年6月). 喜田は，低メモリ系列計算に関する解説を出版した[Springer, 2022]. ジョーダンは，幾何問題のためのLRA論理を用いたソルバを開発し，プログラムを公開した．c 研究開発した個々の知識発見技術について理論・実証解析し，実装最適化を行った．

我们研发了离散结构学习技术及相关技术，将现实世界中海量的半结构化数据中固有的知识提取为高度可解释的离散预测模型：a1.我们使用的反事实虚拟解释技术[Kanamori+, T.JSAI 36(6)]的研究获得了日本人工智能学会论文奖（2022年4月）。 a2. 在高效属性提取技术方面，平田正在进行有根标记毛毛虫编辑距离的变化和匹配研究，以及利用深度学习对革兰氏染色图像进行细菌分类和检测的研究，获得了优秀奖。 2021年竞争论文奖]等。 a3.将统计信息处理与半结构发现相结合的有根毛毛虫距离计算方法在国际会议上荣获ESKM 2022杰出论文奖。 a4.在半结构化学习的一般理论中，Arimura研究了一种将最优决策树的精确计算和全局模型分析计算建模为满足分配律的代数动态规划的方法。关于b1.知识联动和b2.外围技术，Kobayashi等人成功地实现了最小Steiner树的高速枚举，这是经典s-t路径枚举问题的扩展，并在国际顶尖的PODS2022上被采用并提出。数据库领域的会议。 Kobayashi 和 Arimura 研究了泛化情节的偏序弱嵌入 [Miyazaki+，COMP 实验室]。 Arimura 等人，结构序列数据高速匹配方法的第一作者 [AL Lab 2022 年 1 月]，获得了 2022 年 CS 领域鼓励奖（2022 年 6 月）。，2022]Jordan 开发了一个使用 LRA 逻辑解决几何问题的求解器并发布了该程序。 c 我们对各项研发的知识发现技术进行了理论和实证分析，并优化其实现。