情報処理学会 第77回全国大会講演要旨
4B-04
グラフマイニングでの多重検定補正
○杉山麿人（阪大），Felipe Llinares-Lopez（ETH Zurich），Niklas Kasenburg（University of Copenhagen），Karsten Borgwardt（ETH Zurich）
グラフマイニングでは，これまでグラフデータベースからの頻出部分グラフ発見が主な目的だった．本論文では，単に頻出するだけでなく統計的に有意に頻出する部分グラフを列挙する方法を提案する．検定可能性と呼ばれる性質を用いることで，莫大な部分グラフの候補を大幅に削減しつつfamily-wise error rate (FWER)を適切に制御する手法を構築する．
