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シンポジウムのご案内

第73回情報処理学会全国大会 イベント企画
「ERATO湊離散構造処理系プロジェクトシンポジウム」(第2回)

場所:東京工業大学 大岡山キャンパス
日時:2011年3月2日(水)14:30~17:30

プログラム

2011年3月2日(水)

  • [14:35-14:55] 講演
    講演-1  ERATOプロジェクトの立ち上げと研究の進展状況について
    湊真一 (北海道大学大学院情報科学研究科 教授)
    [講演概要]
    計算機は、産業プロセスの最適化や解析、マーケティング、バイオインフォマ ティクスなど、様々な情報処理に活用されているが、近年の爆発的に増大して いる大規模データを処理するためには、計算機ハードウェアの高速化だけでな く、膨大な離散構造データを数学的に簡約化し効率よく計算する技術の重要性 が高まっている。今年度より開始されたERATO湊離散構造処理系プロジェクトで は、基本的な離散構造である論理関数を処理するBDD(Binary Decision Diagram)と、その進化形であるZDD (Zero-Suppressed BDD)を基盤とした離散 構造処理系の研究に取り組んでいる。本講演では、ERATO湊離散構造処理系プロ ジェクトの初年度からの立ち上げ状況について述べ、最近の研究の進展状況に ついて説明する。

  • [14:55-15:25] 講演
    講演-2-1  複合ソート法による高速な全ペア類似度検索
    津田 宏治 (独立行政法人産業技術総合研究所 生命情報工学研究センター 主任研究員)
    [講演概要]
    近年、画像や信号などを、数十ビット程度のスケッチとよばれるビット列で表す手法が、多く提案されている。 ここから、半教師つき学習などに必要な類似度ネットワークを作成するには、ハミング距離の意味で近いペアを網羅的に発見する必要がある。 しかし、全てのペアに関して距離を計算する方法は遅すぎ、三角不等式を用いて 枝刈りをする方法を用いても十分な速度が得られない。 本発表では、アイテムセットマイニングに用いられるPattern Growth法と、基数 ソートを組合わせた複合ソート法という手法を紹介し、160万サンプルの画像 データに適用して、cover tree, Lanczos bisectionなどの他手法よりも、大幅 に高速であることを示す。 特に、Locality sensitive hashingを用いてスケッチを作成した際の平均的な偽陰性確率(見逃しの確率)や、重複した発見を避けるための工夫についても述べる。

  • [15:25-15:55] 講演
    講演-2-2  クリークマイニングとその応用
    宇野 毅明 (国立情報学研究所 情報学プリンシプル研究系 准教授)
    [講演概要]
    全ての頂点が枝で繋がれた部分グラフはクリークと呼ばれる。クリークは密な部分構造を表す自然なモデルであるため、データマイニングやデータベースの分野で盛んに利用されてきた。一方、アルゴリズム分野では、長らくクリークは最適化の対象であったが、2000年以後、現実的な時間で動く極大解列挙アルゴリズムが相次いで発見された。それにより、現実の巨大データに対する解析が実際に可能となった。本稿では発表者らが開発した極大クリーク列挙アルゴリズムの概略と、それを用いた全く新しいタイプのパターンマイニング手法を紹介する。

  • [15:55-17:30]ポスターセッション