講演情報
[3E1-GS-2d-06]構造類似度に基づくクラスタリングを用いた進化的学習による複合的区間グラフパターンの獲得
池田 遥輝4、小松 航4、〇宮原 哲浩1、久保山 哲二3、鈴木 祐介4、正代 隆義2、内田 智之4 (1. 広島市立大学情報科学研究科知能工学専攻、2. 福岡工業大学、3. 学習院大学、4. 広島市立大学)
キーワード：
進化的学習、遺伝的プログラミング、グラフ構造パターン
グラフ構造データから特徴的構造を獲得するための機械学習手法が注目されている．資源や時間の割り当てに区間表現を用いることは有用であり，区間グラフは区間表現を表すグラフである．本研究では，構造類似度に基づくクラスタリングを用いた進化的学習によって，正事例と負事例の区間グラフから特徴的な複合的区間グラフパターンを獲得する手法を提案する．