辺縮約に基づく木構造パターンの多項式時間学習アルゴリズム

抄録

近年，半構造データはビッグデータの一つとして扱われ，それらを対象とした知識発見手法の開発が期待されている．本論文では，半構造データの一つである木構造データに対する知識発見問題を扱う．木構造データに対するパターン表現として項木パターンがある．これは超辺置換により共通構造を柔軟に表現するが，超辺の次元次第でパターン照合問題がNP困難になる．一方，山田ら(2011)は，辺縮約に基づく木構造パターン(木縮約パターンと呼ぶ)を導入した．木縮約パターンは頂点を変数とみなすので，項木パターンとは異なる共通構造表現が可能である．本論文では，木縮約パターンが正データから多項式時間推論可能であることを示す．