情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年，データからのグラフ構造学習技法では，疎構造なグラフを学
習する際に有効な手法としてMeinshausen-Bühlmannの手法（MB
法）などが提案され，盛り上がりを見せている．MB法は非常に有効
な手法ではあるが，量的データの使用を想定しており，質的データ
の使用は想定されていなかった．
　本稿では，MB法のフレームワークを利用しつつ，決定木を用いた
質的データの分析に適した新しい手法を提案する．その中で，疎構
造学習に適した決定木の定義を行い，検証用データに対する分析か
ら，提案手法の妥当性を示す．