グラフィカルモデルに基づく因果探索手法の調査 - Fire Engine
最近，因果推論や因果探索に興味を持ち，勉強している．というのも最近，ゆううきさん と一緒に分散システムの異常の原因を即時に診断するための研究を進めている．原因を診断するためのアプローチとして，サーバやコンテナ等から取得できる様々なメトリック（CPU使用率やメモリ使用率など）を（グラフ理論における）ノードとして，因果グラフを構築することを考えている．メトリック同士の単なる「相関」ではなく，結果と原因の関係である「因果」を捉えようとするアプローチである．例えば，システムの障害が発生した場合，相関だけでは，AとBが関連がありそうというところまでしか言えないが，因果を特定できると理想的には，Aの原因はBであるといった議論ができるため，有用だと考えている． 実際に，前述のような因果グラフを構築して障害の原因を特定しようというアプローチは，以下の例に挙げるようにここ数年で増えている印象がある． 「Mi
ワーシャル–フロイド法 - Wikipedia
ワーシャル–フロイド法の概略は以下の通りである： 入力： (有向または無向)グラフ の各辺の長さ 出力：頂点 と頂点 を結ぶ最短経路を全ての に対して出力 計算量： 簡単の為 上のグラフ のみを考える。 を 以下の整数とし、 とする。 の 各頂点 に対し、 を に制限したグラフ上での から への最短経路を とする。(経路が無い場合は 「なし」とする。) とし、 を に制限したグラフ上での から への最短経路を とする。 内での から への最短経路は、 を経由するか、あるいは 内にあるかのいずれかであるので、 次が成立することが分かる。ただしここで記号「」は「経路 を進んだ後に経路 を進む」という経路を表す。 : が より短い場合 : そうでない場合。 よって に対する最短経路 が全ての に対して分かっていれば、 に対する最短経路 が全ての に対して求まる。 ワーシャル–フロイド法は以上の考
知れば天国、知らねば地獄――「探索」虎の巻
いよいよ今回から、具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきます。今回は、プログラミングにおける重要な概念である「探索」について考えます。グラフに変換し、探索する、という流れを知るとともに、そのグラフを効率よく探索する方法について紹介します。 今後紹介していくアルゴリズムについて お待たせしました！ 「最強最速アルゴリズマー養成講座」という連載タイトルのとおり、今回の連載からいよいよ具体的なアルゴリズムの紹介に入っていきたいと思います。 しかし、それを読んでいただく前に、1つ注意してもらいたいことがあります。連載第3回でもお伝えしたように、「問題を、既存の適当なアルゴリズムに当てはめる」という考え方は、非常に危険である、ということです。 筆者の経験上、TopCoderでRedCoder以上を目指すのであれば、回答時間短縮のために、いままでのパターンを利用するのも方法の1つなのですが、本連載では
Link Analysis and Related Topics - Home
2008年度 先端情報科学特論 II & IV リンク解析と周辺の話題 担当 新保 仁 shimbo@is.naist.jp 日時 2008/11/10, 11/17, 12/1, 12/8 (全 4 回) - 4限 15:10-16:40 場所 情報棟 L3 講義室 リンク解析は, グラフ (ネットワーク) データの構造から有用な情報を抽出するための, データマイニングの一研究分野です. この講義ではまず, リンク解析が取り扱う 2 種類の尺度 (重要度と関連度) について述べ, それぞれの代表的な計算手法を紹介します. 後半では, 近年機械学習分野で盛んに研究されているカーネルのうち, グラフ上の節点に対して定義されたカーネル (グラフカーネル) と, そのリンク解析への応用について紹介します. 第1回 11月10日 スライド 第2回 11月17日 スライド 第3回 12月1日
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