====== メタ関係発見（研究紹介） ======
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=== 技術概要 ===
　「メタ関係発見 (Metarelation Mining)」とは「関係の関係性を見付ける」手法です。ここで系列を区別するための属性があたえられてない、多次元系列における関係を「系列の組」とした場合、「系列の組」間のメタな関係を発見することです。なお、組は順序付けられた集合（リストに似たもの）です。その中で私たちが着目し取り組みを進めているのが、等価なメタ関係の発見を行う「**等価性構造（Equivalence Structure：ES）抽出**」です。

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	図：等価性構造抽出の例。#1〜#8の系列（系列）から〈#1, #2, #3〉と〈#8, #7, #5〉という二つの組を取り出し、この二つの組にメタ関係があるかどうかを検証する。この例では、青、赤、黒の３つの部分列が酷似しているため、等価なメタ関係と見なす。

 等価性構造抽出では、二つ以上の組を比較して、必ずしも同時でない時刻（非同期）において「似た部分列が含まれている」ときに、「等価」というメタ関係を持つ構造が発見されたと考えます。この抽出は「属性が未知である」といった場合でも利用できる特徴を持ちます。「非同期」かつ「属性が未知である」データの例として、ヒトとチンパンジーの脳波の中にある等価な関係を見つけるタスクが考えられます。このようなデータでは一般的に同期していないため、時刻の違いを吸収する必要があります．またここで言う属性が未知であるとは，ヒトとチンパンジーでは各脳波の持つ属性（働きや意味）がどう対応しているのか分からないということです。このようなデータ間で等価性構造を見つけると，脳波の何れの系列同士が対応しているかを見つけることに役立ちます。ここで二つの組が等価であるかどうかの判定は、部分列を比較し、十分に類似しているかを基に行います。これにより、非同期で属性が未知な関係でも関係性を発見できます。

　ＥＳ抽出の大きな問題点は、その計算量の多さです。すべての系列の数をNとし、組の大きさをKとしたとき、探索する組の数はN個の中からK個を並べる順列になり、その中で部分列の比較も行う必要もあります。我々は直接K順列を計算するのではなく，Kを逐次的に増やす探索手法（ESIS）を提案し、これにより計算時間を削減しました。実用性を高めるために今後一層の計算時間の削減に取り組んでいます。

=== 参考文献 ===
メタ関係発見（研究紹介）
  * Seiya Sato, Hiroshi Yamakawa: Bypassing combinatorial explosions in equivalence structure extraction. Knowledge and Information Systems (2021) https://doi.org/10.1007/s10115-021-01599-9 ( [[https://rdcu.be/ct1TZ | SharedIt]] ) 
  * Seiya Satoh, Yoshinobu Takahashi, Hiroshi Yamakawa. Accelerated Equivalence Structure Extraction via Pairwise Incremental Search. KDD 2018.
  * Seiya Satoh, Yoshinobu Takahashi and Hiroshi Yamakawa, “Validation of Equivalence Structure Incremental Search’’, Front. Robot. AI, 19 December 2017 | doi: 10.3389/frobt.2017.00063, (https://goo.gl/59jR2p)
  * Seiya, Satoh; Hiroshi, Yamakawa. ‘‘Incremental Extraction of High-Dimensional Equivalence Structures’’. In Proc. of the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2017.
  * 佐藤聖也, 高橋良暢, 山川宏. “等価性構造保持仮定の下での等価性構造抽出における探索数削減’’. 信学技報, 2016, vol. 116, no. 381, COMP2016-48, pp. 81--86.
  * 高橋良暢, 佐藤聖也, 山川宏. “等価性構造抽出技術の定式化’’. 第4回汎用人工知能研究会, SIG-AGI-004-03, 2016.
  * 潮旭, 高橋良暢, 佐藤聖也, 山川宏. “等価性構造探索を効率化するための局所生起分布の性質調査’’. 信学技報, 2016, vol. 116, no. 300, 第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBISML2016) T1-6, pp33--36.
  * 佐藤聖也, 山川宏. “高速化に向けた等価性構造の特徴解析’’. 第3回汎用人工知能研究会, SIG-AGI-003-01, 2016.
  * Hiroshi, Yamakawa, “Brain-inspired equivalence structure extraction technique for generating frames’’. Society for NeuroScience 2013, 2013.
  * 山川宏. “局所多次元時系列の関係表現としての性質の実験的検討’’. 第27回人工知能学会全国大会, 2013.
  * 山川宏. “反転分布に対称性を仮定した関係縮約’’, 第26回人工知能学会全国大会, 2012.
  * Hiroshi, Yamakawa. “Hippocampal Formation Mechanism Will Inspire Frame Generation for Building an Artificial General Intelligence’’. In Proc. of the International Conference on Artificial General Intelligence (AGI), 2012. pp.362--371.

=== 連絡先 ===
佐藤聖也(東京電機大学) ,  山川宏(全脳アーキテクチャ・イニシアティブ)