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J-GLOBAL ID：201802265642486637   整理番号：18A1928401

圧縮アルゴリズムに基づく超大規模データからの組合せ構造抽出

Combinatorial Structure Extraction from Large-Scale Data by String Compression

著者 (1件)： 小野廣隆 (名古屋大 大学院情報学研究科)
資料名： 旭硝子財団助成成果報告書(Web)
巻： 2017  ページ： ROMBUNNO.61 (WEB ONLY)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0002A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究は従来法では分析不可能な規模(超大規模)のデータ集合からの(クラスタリングを代表とする)組合せ構造抽出法の構築に取り組むものである。ビッグデータ時代の到来により,分析を待つデータは増加・大規模化の一途を辿っている。利用できるデータの増加はそこから知識を得たい研究者にとっては望ましい状況ではあるが,しかしいざ知識を抽出しようとすると計算時間の壁が立ちはだかり,その壁は計算機の高速化では対処できない状況にある。本研究では圧縮アルゴリズムを代表とするエントロピー計測型の高速アルゴリズムの利用による対象データの類似度計測化等の複数の高速化技術を駆使した高速データ分析法を確立する。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  *高速アルゴリズム ,  データ解析 ,  *データ圧縮 ,  *設計 ,  *特徴抽出 ,  行列 ,  クラスタ化 ,  閾値 ,  度
準シソーラス用語： *アルゴリズム設計 ,  グラフクラスタリング ,  距離行列 ,  *大規模データ ,  類似度

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  計算理論  (JB02000A) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

引用文献 (5件)：

• 衛藤公希, 小野廣隆, 山下雅史, 竹内純一. 文字列圧縮を用いたネットワークセキュリティにおけるインシデント検出, 情報科学技術フォーラム講演論文集, 11(1), 9-16 (2012)
• 土中哲秀, 小野廣隆. 産業連関ネットワーク解析のための疎化処理と閾値の関係について, 第11回情報科学ワークショップ予稿集, C-2, (2015)
• T. Hanaka, H.L. Bodlaender, T. C. van der Zanden, H. Ono. On the maximum weight minimal separator. In: International Conference on Theory and Applications of Models of Computation. Springer, Cham, 2017. pp. 304-318 (2017)
• K. Jansen, M. Karpinski, A. Lingas, and E, Seidel, “Polynomial Time Ap- proximation Schemes for MAXBISECTION on Planar and Geometric Graphs”, STACS 2001 Volume 2010, LNCS, 2001, pp 365-375 (2001)
• V. D. Blondel, J.-L. Guillaume, R. Lambiotte and Etienne Lefebvre. ′′Fast unfolding of communities in large networks′′, J. Stat. Mech. (2008) P10008, (2008)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  大規模データ ,  組合せ構造