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公開番号2024146865
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-15
出願番号2024051766
出願日2024-03-27
発明の名称機械学習のためのグラフセット分析及び可視化
出願人富士通株式会社
代理人個人,個人
主分類G06N 3/04 20230101AFI20241004BHJP(計算;計数)
要約【課題】機械学習のためのグラフセット分析及び可視化に関する技術を提供する。
【解決手段】一実施形態では、動作は、グラフのセットを含むグラフデータセットを受信することを含む。動作は、タスクスケジューラによって、受信したグラフデータセットを並列に処理するように構成されたタスクキューのセットを生成することを含む。動作は、グラフのセットの各グラフについてグラフ属性のセットを、タスクキューのセットによって決定することをさらに含む。動作は、決定されたグラフ属性のセットのうちの1つ以上のグラフ属性を、ウェブサービスによって受信することをさらに含む。動作は、受信した1つ以上のグラフ属性を含む属性情報を、ウェブサービスによってクライアントブラウザに送信することをさらに含む。クライアントブラウザは、送信された属性情報に基づいて、グラフビューのセットを決定するように構成されている。動作は、決定されたグラフビューのセットのクライアントブラウザ上でのレンダリングを制御することをさらに含む。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサによって実行される方法であって、
グラフのセットを含むグラフデータセットを受信することと、
前記受信したグラフデータセットを並列に処理するように構成されたタスクキューのセットをタスクスケジューラによって生成することと、
前記グラフのセットの各グラフについて、グラフ属性のセットを前記タスクキューのセットによって決定することと、
前記決定されたグラフ属性のセットのうちの１つ以上のグラフ属性をウェブサービスによって受信することと、
前記受信した１つ以上のグラフ属性を含む属性情報を、前記ウェブサービスによってクライアントブラウザに送信することであって、
前記クライアントブラウザは、前記送信された属性情報に基づいて、グラフビューのセットを決定するように構成されている、ことと、
前記決定されたグラフビューのセットの前記クライアントブラウザ上でのレンダリングを制御することと、を含む、方法。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
前記決定されたグラフ属性のセットは、グラフ特性のセット、グラフ特徴のセット、又はグラフ構造プロットのセットのうちの１つ以上に対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記グラフ特性のセットは、グラフのノードの数、グラフのエッジの数、グラフ密度、グラフ直径、グラフ内のループの数、グラフ内のクリークの数、又はグラフ内の互いに素なサブグラフの数のうちの１つ以上を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記決定されたグラフビューのセットは、一次元グラフビュー、二次元グラフビュー、グラフセットビュー、又は単一グラフビューのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記クライアントブラウザに関連付けられたオブジェクトキャッシュにおける前記送信された属性情報の記憶を制御することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記グラフのセットの各グラフについて、対応するグラフが連続グラフであるかどうかを決定することと、
サブグラフのセットの抽出のために、対応するグラフが連続グラフであるという前記決定に基づいて、前記グラフのセットの各グラフからサブグラフを抽出することであって、
前記タスクキューのセットは、前記抽出されたサブグラフのセットに基づいて生成される、ことと、
前記抽出されたサブグラフのセットの各サブグラフと前記グラフのセットの各離散グラフについて、前記グラフ属性のセットのうちの第１のグラフ属性が決定されたかどうかを決定することと、
前記タスクキューのセットのうちの第１のタスクキューによって、前記抽出されたサブグラフのセットの各サブグラフと前記グラフのセットの各離散グラフについて、前記第１のグラフ属性が決定されたという前記決定に基づいて、前記第１のグラフ属性の決定の完了を示す第１の通知を前記ウェブサービスに送信することと、
前記抽出されたサブグラフのセットの各サブグラフと前記グラフのセットの各離散グラフについて、前記グラフ属性のセットの各グラフ属性が決定されたかどうかを決定することと、
前記タスクキューのセットの各タスクキューによって、前記抽出されたサブグラフのセットの各サブグラフと前記グラフのセットの各離散グラフについて、前記グラフ属性のセットの各グラフ属性が決定されたことに基づいて、前記グラフ属性のセットの決定の完了を示す第２の通知を前記ウェブサービスに送信することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記グラフのセットに関連付けられたデータラベルに基づいて、前記グラフのセットに関連付けられた前記決定されたグラフ属性のセットをフィルタリングすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記決定されたグラフ属性のセットに関連付けられたグラフ特性のセットのうちのグラフ特性のサブセットの選択を示す第１のユーザ入力を受信することと、
前記受信した第１のユーザ入力に基づいて、前記グラフのセットの各グラフについて、前記選択されたグラフ特性のサブセットの各グラフ特性の値を受信することと、
対応するグラフ特性の前記受信した値に基づいて、各グラフ特性についてのプロットを生成することと、
前記選択されたグラフ特性のサブセットの各グラフ特性の前記受信した値をソートするためのソート技法を示す第２のユーザ入力を受信することと、
前記受信した第２のユーザ入力に基づいて、ソート技法がアンカーベースのソートに対応するかどうかを決定することと、
前記ソート技法が前記アンカーベースのソートに対応するとの前記決定に基づき、前記グラフのセットの各グラフについて決定されたアンカーグラフ特性の受信した値に基づいて、各グラフ特性の前記受信した値をソートすることと、
対応する前記グラフ特性の前記ソートされた受信した値に基づいて、各グラフ特性に対して前記生成されたプロットを更新することによって、第１のプロットのセットを生成することと、
前記ソート技法が前記アンカーベースのソートに対応しないとの前記決定に基づき、前記グラフのセットの各グラフについて対応する前記グラフ特性の値の独立したソートに基づいて、各グラフ特性について前記生成されたプロットを更新することによって、第２のプロットのセットを生成することと、
前記第１のプロットのセット又は前記第２のプロットのセットのうちの１つは、一次元グラフビューに対応する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記一次元グラフビューは、第１の特性と第２の特性との相関をグラフレベルごとに示す、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記一次元グラフビューに対応する前記第２のプロットのセットは、前記決定された属性のセットの値セットの範囲及び分布を大域的レベルで示す、請求項８に記載の方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示において議論される実施形態は、機械学習のためのグラフセット分析及び可視化に関連する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
グラフ機械学習の進歩には、グラフデータの可視化の改善が必要であり、これは、グラフデータセットが、グラフ機械学習モデルを訓練するために使用され得るかどうかの事前決定のための可視化技術の開発につながっている。可視化技術は、グラフデータセットとグラフ機械学習との間に存在し得る知識のギャップを埋めることを可能にしてもよい。典型的には、グラフデータセットがグラフ機械学習に価値があるかどうかの決定のために、グラフデータセットに含まれるグラフ内の特定のノードの周りにサブグラフを抽出してもよい。その後、抽出されたサブグラフが、抽出されたサブグラフ間の変動を決定するために分析され得る。サブグラフが微小に異なるか、又は大きく類似していると決定される場合、グラフ機械学習モデルの学習（又は訓練）の正解率が低くなる可能性がある。このような分析に基づいて、グラフデータセットは、グラフ機械学習には価値がない可能性があると決定されることがある。一方、抽出されたサブグラフの分析に基づいて、抽出されたサブグラフが大きく異なること、及びその差が教師あり学習におけるクラスラベルと相関することが判断された場合、訓練正解率は高くなることがある。これにより、グラフ機械学習モデルは、実際の機械学習タスクの実行に対して脆弱になることがある。
【０００３】
さらに、グラフデータは非ユークリッドであるため、抽出されたサブグラフの分析は、グラフデータセットに含まれるグラフの特定の特性について、抽出されたサブグラフの類似性又は変動を示してもよい。理論的には、グラフ機械学習は、抽出されたサブグラフ間の競合する類似性及び変動の識別に使用されてもよい（その後、グラフデータセットがグラフ機械学習に使用され得るかどうかを決定する）。しかしながら、このような識別は、特に多くの特性を有する大きなサブグラフにかなりのコンピューティングリソースを必要とすることがある。したがって、（多数の特性を持つ）大きなサブグラフに基づいて、グラフデータセットがグラフ機械学習（すなわち、グラフ機械学習モデルの訓練）に使用されるべきかどうかの決定は、実現可能なオプションではないことがある。
【０００４】
本開示における特許請求の範囲の主題は、何らかの欠点を解決するか、又は上記のような環境においてのみ動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術は、本開示で記載されるいくつかの実施形態が実施され得る１つの例示的な技術を示すためにのみ提供されている。
【発明の概要】
【０００５】
一実施形態の一態様によれば、方法は、動作のセットを含んでもよく、これは、グラフのセットを含むグラフデータセットを受信することを含んでもよい。動作のセットは、タスクスケジューラによって、グラフのセットにおける属性を並列に決定するように構成されたタスクキューのセットを生成することをさらに含んでもよい。動作のセットは、タスクキューのセットによって、グラフのセットの各グラフについて、グラフ属性のセットを決定することをさらに含んでもよい。動作のセットは、グラフのセットの各グラフについて、決定されたグラフ属性のセットのうちの１つ以上のグラフ属性にアクセスし、受信するウェブサービスをさらに含んでもよい。動作のセットは、受信した１つ以上のグラフ属性を含み得る属性情報を、ウェブサービスによってクライアントブラウザに送信することをさらに含んでもよい。クライアントブラウザは、送信された属性情報に基づいて、グラフビューのセットを決定するように構成されてもよい。動作のセットは、決定されたグラフビューのセットのクライアントブラウザ上でのレンダリングを制御することをさらに含んでもよい。
【０００６】
本実施形態の目的及び利点は、少なくとも特許請求の範囲において特に指摘された要素、特徴、及び組み合わせによって実現され、達成される。
【０００７】
前述の一般的記載及び下記の発明を実施するための形態は両方とも、例として示されており、説明的であり、特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではない。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
例示的な実施形態は、添付の図面を使用することを通して、追加の具体性及び詳細と共に記載及び説明される。
【０００９】
機械学習のためのグラフセット分析及び可視化に関連する例示的なネットワーク環境を表す図である。
【００１０】
機械学習のためのグラフセット分析及び可視化のための例示的な電子デバイスを示すブロック図である。
（【００１１】以降は省略されています）

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