(57)【要約】  本願は、異種グラフの識別、分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法及びその装置、並びにコンピュータ装置を開示する。前記方法は、異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成するステップと、前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成するステップと、前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成するステップと、前記グラフ表現ベクトルに基づいて、前記異種グラフを分類し、前記異種グラフの分類予測結果を取得するステップとを含む。
2021519997.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ装置が実行する、異種グラフの識別を実現する方法であって、
異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成するステップと、
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成するステップと、
前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成するステップと、
前記グラフ表現ベクトルに基づいて、前記異種グラフを分類し、前記異種グラフの分類予測結果を取得するステップとを含むことを特徴とする、方法。
【請求項２】
異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する前記ステップは、
前記異種グラフに含まれるトポロジー構造に基づいて、トポロジー構造におけるノードとノード同士の関係との特徴記述を行い、特徴情報を生成するステップであって、前記特徴情報が前記異種グラフに対応するノード特徴ベクトル及び関係特徴ベクトルを含む、ステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する前記ステップの前に、
異種情報ネットワークに対応する異種グラフを取得するステップであって、前記異種グラフが前記異種情報ネットワークのグラフ化表現であり、前記異種情報ネットワークがノードとノード同士の関係とで構成される、ステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成する前記ステップは、
前記異種グラフをサンプリングして、グラフトポロジー情報を取得するステップであって、前記グラフトポロジー情報がキーノードと、前記トポロジー構造においてマッピングされたキーノード同士のトポロジー関係とを含む、ステップと、
前記異種グラフと特徴情報に基づいて、前記グラフトポロジー情報に対して、キーノードに対応する特徴ベクトルを生成するステップとを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記異種グラフをサンプリングし、グラフトポロジー情報を取得する前記ステップは、
前記異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードサンプリングを行い、前記ノードのサンプリング情報に基づいてグラフトポロジー情報を取得するステップを含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードサンプリングを行い、前記ノードのサンプリング情報に基づいてグラフトポロジー情報を取得する前記ステップは、
前記異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードの中心性サンプリングを行い、ノードに対応するサンプリング情報を取得するステップであって、前記サンプリング情報がノードの中心性確率を示す、ステップと、
前記サンプリング情報が示す前記ノードの中心性確率に基づいて、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードを抽出するステップと、
前記異種グラフのトポロジー構造及び前記キーノードに基づいて、グラフトポロジー情報を構築するステップとを含むことを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記異種グラフと特徴情報に基づいて、前記グラフトポロジー情報に対して、キーノードに対応する特徴ベクトルを生成する前記ステップは、
前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるノードに基づいて、前記グラフトポロジー情報のキーノードの受容野を構築するステップと、
前記受容野により、前記特徴情報のベクトル抽出を行い、前記受容野に対応するキーノードの特徴ベクトルを取得するステップとを含むことを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項８】
前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるノードに基づいて、前記グラフトポロジー情報のキーノードの受容野を構築する前記ステップは、
前記グラフトポロジー情報上の前記キーノードに対して、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造における他のノードと前記キーノードとの関係に基づいて、前記キーノードに対応する受容野強度と受容野重みパラメータとを構築するステップと、
前記キーノードに対応する受容野強度と受容野重みパラメータとの積により、前記キーノードの受容野を取得するステップとを含むことを特徴とする、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記グラフ表現ベクトルに基づいて、前記異種グラフを分類し、前記異種グラフの分類予測結果を取得する前記ステップは、
トレーニングして最適化された損失関数により、前記グラフ表現ベクトルに対してタグ予測を行い、所定のタグデータに対する前記異種グラフの分類予測結果を取得するステップであって、前記所定のタグデータが前記異種グラフの予測されたタグとして指示される、ステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法であって、
前記分子空間構造の異種グラフを取得するステップであって、前記分子空間構造が化学分子構造及びタンパク質の分子構造を含む、ステップと、
前記異種グラフに含まれる分子構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成するステップと、
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成するステップと、
前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成するステップと、
前記グラフ表現ベクトルに基づいて前記異種グラフを分類処理し、前記異種グラフに対応する分子空間構造に対応する特性を示す分類予測結果を取得するステップとを含むことを特徴とする、方法。
【請求項１１】
前記分子空間構造の異種グラフを取得する前記ステップは、
化学分子又はタンパク質分子で構成された分子空間構造に対して、前記分子空間構造に対応する異種グラフを取得するステップであって、前記異種グラフは対応する化学物質又はタンパク質物質のグラフ化表現である、ステップを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記グラフ表現ベクトルに基づいて前記異種グラフを分類処理し、前記異種グラフに対応する分子空間構造に対応する特性を示す分類予測結果を取得する前記ステップは、
損失関数により、前記グラフ表現ベクトルに対してタグ予測を行い、タグデータに対する前記異種グラフの分類予測結果を取得するステップであって、前記分類予測結果は、前記異種グラフの属するタグにより、前記分子空間構造に対応する特性を示す、ステップを含み、
前記損失関数は、所定の化学物質又はタンパク質物質の異種グラフ及び前記異種グラフに付されたタグデータでトレーニングして最適化されたものであることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
異種グラフの識別を実現する装置であって、
異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する特徴記述ユニットと、
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成するベクトル構築ユニットと、
前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成する集約ユニットと、
前記グラフ表現ベクトルに基づいて、前記異種グラフを分類し、前記異種グラフの分類予測結果を取得する分類ユニットとを含むことを特徴とする、異種グラフの識別を実現する装置。
【請求項１４】
分子空間構造に対応する特性の識別を実現する装置であって、
化学分子構造及びタンパク質の分子構造を含む分子空間構造の異種グラフを取得する分子構造取得ユニットと、
前記異種グラフに含まれる分子構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する分子構造記述ユニットと、
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成する分子特徴抽出ユニットと、
前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成する構造ベクトル化表現ユニットと、
前記グラフ表現ベクトルに基づいて前記異種グラフを分類処理し、前記異種グラフに対応する分子空間構造に対応する特性を示す分類予測結果を取得する特性分類ユニットとを含むことを特徴とする、装置。
【請求項１５】
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されると、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を実現するコンピュータ可読命令が記憶されているメモリとを含むことを特徴とする、コンピュータ装置。
【請求項１６】
請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、２０１８年１０月３０日に提出された、出願番号が第２０１８１１２７８４８７．４号で、発明の名称が「異種グラフ、分子空間構造特性の識別を実現する方法及びその装置、コンピュータ装置」である中国特許出願の優先権を主張し、その内容は全て引用により本願に組み込むものとする。
【０００２】
本願は、コンピュータ技術の分野、特に、異種グラフの識別を実現し、分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法及びその装置、コンピュータ装置に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
従来、機械学習に基づく各種の識別は、各応用シーンにおいて各種のソースデータを研究し、解析する重要なツールとなっている。例えば、画像処理や自然言語処理などの応用シーンにおいて、機械学習に基づいて、ソースデータに対する大規模な分類と識別とを実現することで、ソースデータに関する分類予測結果を迅速に取得し、所在する応用シーンでの機能の実現を加速することができる。
【０００４】
ニューラルネットワークは、機械学習を実現する典型的なアーキテクチャとして、既に分類識別分野において極めて成功しており、ニューラルネットワークに基づく多くのモデルとアーキテクチャは、機械学習における分類課題を解決するために用いることができる。通常、ニューラルネットワークに入力されるソースデータは、グリッド（ｇｒｉｄ）データであるという共通点を有する。すなわち、ニューラルネットワークは、グリッド構造のようなデータを専門に処理し、例えば異種グラフのような、グリッド構造ではないデータに対して、現在、ニューラルネットワークによる処理が少ない。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願の実施例は、ニューラルネットワークにより異種グラフひいては分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法、すなわち、異種グラフの識別を実現し、分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法及びその装置、並びにコンピュータ装置を提供する。
【０００６】
異種グラフの識別を実現する方法であって、
異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成するステップと、
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成するステップと、
前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成するステップと、
前記グラフ表現ベクトルに基づいて、前記異種グラフを分類し、前記異種グラフの分類予測結果を取得するステップとを含むものである。
【０００７】
分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法であって、
前記分子空間構造の異種グラフを取得するステップであって、前記分子空間構造が化学分子構造及びタンパク質の分子構造を含むと、
前記異種グラフに含まれる分子構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成するステップと、
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成するステップと、
前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成するステップと、
前記グラフ表現ベクトルに基づいて前記異種グラフを分類処理し、前記異種グラフに対応する分子空間構造に対応する特性を示す分類予測結果を取得するステップとを含むものである。
【０００８】
異種グラフの識別を実現する装置は、
異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する特徴記述ユニットと、
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成するベクトル構築ユニットと、
前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成する集約ユニットと、
前記グラフ表現ベクトルに基づいて、前記異種グラフを分類し、前記異種グラフの分類予測結果を取得する分類ユニットとを含む。
【０００９】
分子空間構造に対応する特性の識別を実現する装置は、
化学分子構造及びタンパク質の分子構造を含む分子空間構造の異種グラフを取得する分子構造取得ユニットと、
前記異種グラフに含まれる分子構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する分子構造記述ユニットと、
前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成する分子特徴抽出ユニットと、
前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成する構造ベクトル化表現ユニットと、
前記グラフ表現ベクトルに基づいて前記異種グラフを分類処理し、前記異種グラフに対応する分子空間構造に対応する特性を示す分類予測結果を取得する特性分類ユニットとを含む。
【００１０】
コンピュータ装置は、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行されると、前述したような方法を実現するコンピュータ可読命令が記憶されているメモリとを含む。
【００１１】
理解すべきことは、以上の一般的な説明及び後述の詳細な説明は、単に例示的なものであり、本願を限定するものではないことである。
【００１２】
本願の実施例の技術的解決手段をより明確に説明するために、以下、本願の実施例の説明に必要な図面について簡単に説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本願に係る実施環境の概略図である。
【図２】本願の実施例により示すサーバのハードウェア構造のブロック図である。
【図３】本願の実施例により示す異種グラフの識別を実現する方法のフローチャートである。
【図４】本願の実施例により示す化合物の異種グラフ表現である。
【図５】図３に対応する実施例により示すステップ３３０を説明するフローチャートである。
【図６】本願の実施例により示す異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードサンプリングを行い、ノードのサンプリング情報に基づいてグラフトポロジー情報を取得するステップを説明するフローチャートである。
【図７】本願の実施例により示すグラフトポロジー情報に対応する新たなグラフにおけるキーノード及び相互間の関係を示す概略図である。
【図８】図５に対応する実施例により示すステップ３３３を説明するフローチャートである。
【図９】図８に対応する実施例により示すステップ６０１を説明するフローチャートである。
【図１０】本願の実施例により示す分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法のフローチャートである。
【図１１】本願の実施例により示す異種グラフの識別を実現する装置のブロック図である。
【図１２】本願の実施例により示す分子空間構造に対応する特性の識別を実現する装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本願の目的、技術的解決手段及び利点をより明確にするために、以下、図面及び実施例を参照しながら、本願をさらに詳細に説明する。理解すべきこととして、ここで説明される具体的な実施の形態は単に本願を説明するが、本願の保護範囲を限定するものではない。以下の説明において、図面を言及するとき、特に説明しない限り、異なる図面における同じ番号は、同じ又は類似した要素を示す。
【００１５】
薬物分析は、薬品品質及びその制御上の規律を研究する科学である。薬物分析では、どのように化合物（ここでは小分子化合物を指すが、本明細書では様々な化合物を包括的に意味する場合もある）及びタンパク質の構造に基づいて、その毒性、溶解性、発癌性等の化学的及び／又は生物的特性を判定するかが、非常に重要な課題となっている。どのようにニューラルネットワークによりこのタスクを実現するかはチャレンジである。化合物とタンパク質の構造（分子空間構造）は、グリッド構造ではなく、この構造をグラフ化表現して得られた図は、異種グラフである。どのように異種グラフのグラフデータに基づいて一般化されたニューラルネットワーク構造を構築することにより、化合物の分子空間構造を識別し分類し、さらに化合物及びタンパク質を識別し分類し、識別及び分類の効率及び正確性を向上させるかは、薬物分析分野において非常に重要な意味を有する。
【００１６】
本願の実施例では、薬剤分析において化合物とタンパク質の化学的又は生物的特性を判定するタスクを機械学習における分類問題としてモデル化し、異種グラフの識別にニューラルネットワークに適応する処理を実行することにより、ニューラルネットワークが識別可能なベクトル表現を構築し、異種グラフ、特に分子空間構造の迅速な識別を達成する。具体的には、表現学習（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）の方式により、化合物の構造式をユークリッド空間におけるベクトルに変換した後、機械学習アルゴリズムにより分類し、さらにその化学的又は生物的特性を判定することができる。
【００１７】
図１は本願に係る実施環境の概略図である。１つの例示的な実施例において、該実施環境は、データソース１１０と、コンピューティングプラットフォーム１３０とを含む。ソースデータは、グリッドデータと、異種グラフに対応する、グリッド構造を有しないグラフデータとを含む。データソース１１０は、コンピューティングプラットフォーム１３０にソースデータを識別することを要求する。
【００１８】
コンピューティングプラットフォーム１３０は、本願の提供する方法を用いて異種グラフに対応するグラフデータを処理して、非グリッド構造の異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを取得し、最終的に分類予測結果を取得する。
【００１９】
コンピューティングプラットフォーム１３０は、グリッドデータに対して、従来のニューラルネットワーク、例えば畳み込みニューラルネットワークにより直接分類識別を行うだけでよく、本願の例示的な実施例の追加的な処理は不要である。
【００２０】
データソース１１０は、ユーザの手持ちのユーザ端末であってもよい。本願の実施例によれば、ユーザ端末が要求する異種グラフの識別作業により、分類して予測しようとする異種グラフを取得し、さらに対応する化学物質やタンパク質物質等の特性識別を実現する。
【００２１】
データソース１１０とコンピューティングプラットフォーム１３０の協働下で、異種グラフを分類して識別する。理解すべきこととして、該実施環境の具体的なフレームワークは、具体的な応用シーンに依存する。所在する実施環境は、シーンによって、データソース１１０とコンピューティングプラットフォーム１３０との設定に加えて、他のアーキテクチャを有する場合がある。
【００２２】
例えば、それぞれアプリに異種グラフを識別するサービスを提供する応用シーンでは、コンピューティングプラットフォーム１３０上のサービスインタフェースを設定し、それに対応して、異種グラフを識別しようとするアプリは、サービスインタフェースを呼び出すだけで、異種グラフ識別の目的を達成することができる。
【００２３】
その他、例えばソーシャルネットワークでの異種グラフ識別、センサネットワークでの異種グラフ識別など、多くの応用シーンがあるが、ここでは一々列挙しない。
【００２４】
理解すべきこととして、本実施環境の説明では、一つの実施環境のみを説明したが、これに限定されず、所定の異種グラフに対して、本願の異種グラフ識別を実現する方法により、入力された異種グラフの分類予測を実現することができる。
【００２５】
図２は、本願の実施例により示すサーバ２００のハードウェア構造のブロック図である。なお、該サーバ２００は、本願に適する一例に過ぎず、本願の使用範囲を限定するものであると考えられるべきではない。該サーバ２００は、図２に示す例示的なサーバ２００における１つ又は複数の部品に依存するか又はそれらを有する必要があると解釈すべきではない。
【００２６】
図１に示す実施環境のコンピューティングプラットフォーム１３０は、１つの例示的な実施例において、該サーバ２００の構成により実現される。
【００２７】
該サーバ２００のハードウェア構造は、構成又は性能によって大きく変動する場合があり、図２に示すように、サーバ２００は、電源２１０、インタフェース２３０、少なくとも１つの記憶媒体２５０、及び少なくとも１つの中央処理装置（ＣＰＵ、Ｃｅｎｔｒａｌ  
【００２８】
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔｓ）２７０を含む。
【００２９】
電源２１０は、サーバ２００の各ハードウェア装置に動作電圧を提供する。
【００３０】
インタフェース２３０は、有線又は無線ネットワークインタフェース２３１、シリアルパラレル変換インタフェース２３３、入出力インタフェース２３５及びＵＳＢインタフェース２３７などのうちの少なくとも一つを含み、外部装置と通信するために用いられる。
【００３１】
記憶媒体２５０は、リソースを記憶する担体として、ランダム記憶媒体、磁気ディスク又は光ディスクであってよく、それらに記憶されているリソースは、オペレーティングシステム２５１、アプリケーションプログラム２５３及びデータ２５５等を含み、記憶方式は、一時的記憶又は永続記憶であってよい。オペレーティングシステム２５１は、サーバ２００の各ハードウェア装置及びアプリケーションプログラム２５３を管理し制御して、中央処理装置２７０による膨大なデータ２５５の計算及び処理を実現し、Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｓｅｒｖｅｒ（登録商標）、Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）などであってよい。アプリケーションプログラム２５３は、オペレーティングシステム２５１に基づいて、少なくとも１つの特定の作業を行うコンピュータプログラムであり、少なくとも１つのユニット（図２に示されていない）を含み、各ユニットは、それぞれサーバ２００に対する一連の操作命令を含んでよい。データ２５５は、磁気ディスクに記憶されている写真、ピクチャーなどであってよい。
【００３２】
中央処理装置２７０は、１つ又は複数のプロセッサを含んでよく、バスを介して記憶媒体２５０と通信するように設定されて、記憶媒体２５０中の膨大なデータ２５５を演算し処理する。
【００３３】
以上に詳細に説明したように、本願に適用されるサーバ２００は、中央処理装置２７０が記憶媒体２５０に記憶されている一連の操作命令を読み取るという形で異種グラフ識別を行う。
【００３４】
図３は、本願の実施例により示す異種グラフの識別を実現する方法のフローチャートである。１つの例示的な実施例において、該異種グラフの識別を実現する方法は、図３に示すように、少なくともステップ３１０と、ステップ３３０と、ステップ３５０と、ステップ３７０とを含む。
【００３５】
ステップ３１０では、異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する。
【００３６】
異種グラフは、トポロジー構造におけるノードとノード同士の関係とをグラフ化したものであり、トポロジー構造は、ノードとノード同士の関係との構築により得られたものである。例えば、異種情報ネットワークのグラフ化表現は、異種グラフであり、異種グラフに含まれるトポロジー構造は、異種情報ネットワークの空間に存在するネットワークトポロジーに対応する。
【００３７】
例えば、センサネットワークという異種情報ネットワークにおいて、存在するセンサノードとセンサノード同士のインタラクションは、対応するネットワークトポロジーを空間に構成して、このセンサネットワークをグラフ化してネットワークトポロジーに対して得られたトポロジー構造は、異種グラフを形成するために用いられる。
【００３８】
先に言及されたように、ノードと、ノード同士の関係をグラフ化した異種グラフに係るデータがグリッド構造ではないため、異種グラフを入力としてニューラルネットワークにより畳み込み特徴を抽出することができない。
【００３９】
しかしながら、異種グラフの識別を実現するために、この異種グラフに対して、後続の操作を実行しやすいように特徴情報を生成する必要がある。
【００４０】
特徴情報の生成は、異種グラフのトポロジー構造に対して行われる。異種グラフは、異種情報ネットワークをグラフ化した表現であり、実質的に異種情報ネットワークにおけるネットワークトポロジーのマッピングでもある。したがって、異種グラフに存在するトポロジー構造は、異種グラフの重要な特徴であり、異種グラフに含まれるトポロジー構造に対して特徴記述を行い、特徴情報を生成する。
【００４１】
生成された特徴情報は、異種グラフへの定義であり、異種グラフの特徴記述情報でもあるため、生成された特徴情報を基に、異種グラフを記述することにより、異種グラフにおけるトポロジー構造を正確に記述できるニューラルネットワーク入力データを取得し、ニューラルネットワークによる非グリッド構造データの分類予測の実現を求める。
【００４２】
生成された特徴情報は、記憶されたノードを記述し、一方、ノード同士の関係を記述する。したがって、１つの例示的な実施例において、特徴情報は、異種グラフにおけるノード特徴ベクトル及び関係特徴ベクトルを含む。全てのノード特徴ベクトルは、ノード特徴行列を構成し、ノード特徴行列は、異種グラフ上の全てのノードの特徴ベクトルを記録し、全ての関係特徴ベクトルは、ノードに対応する関係特徴行列を構成し、関係特徴行列は、ノードに関連する全ての関係の特徴ベクトルを記録する。なお、ここでいうノードとは、トポロジー構造におけるノードであり、「頂点」とも呼ばれ、ここでいう関係は、ノードを接続するエッジによって表現されてもよい。
【００４３】
１つの例示的な実施例において、異種グラフは、ノードタイプのノードと、エッジタイプの、ノード同士の関係を含むことにより、含まれるトポロジー構造を形成する。これにより、異種グラフを定義し、特徴情報を生成する手順は、
異種グラフに含まれるトポロジー構造に基づいて、トポロジー構造におけるノードとノード同士の関係との特徴記述を行い、異種グラフに対応するノード特徴ベクトル及び関係特徴ベクトルを含む特徴情報を生成することを含む。
【００４４】
異種グラフに含まれるトポロジー構造に対して、ノードタイプのマッピング及びエッジタイプのマッピングを行うことにより、全てのノード及び全てのエッジ情報を記録し、エッジ情報は、隣接行列Ａで記録され、そのスケールが
【数１】
2021519997.tif 000003
である。隣接行列Ａは、異種グラフＧにおけるエッジタイプに属する全てのエッジ情報を記録し、ここで、Ｋがエッジの種類、例えば化合物に存在する様々な化学結合を表し、Ｎがノードの個数を表し、各Ｎ×Ｎの行列が、ある種類のエッジからなる隣接行列を表す。
【００４５】
それを基に分解する。ノードとエッジは、それぞれの特徴ベクトル、即ちノード特徴ベクトルｘと関係特徴ベクトルを持つ。ノード特徴ベクトルｘについては、そのスケールが
【数２】
2021519997.tif 000004
であり、ここで、Ｃはノード特徴の数を表し、関係特徴ベクトルについては、エッジ特徴ベクトルｅでもあり、そのスケールが
【数３】
2021519997.tif 000005
であり、ここで、Ｌはエッジ特徴の数を示す。畳み込みニューラルネットワークでは、特徴の数とチャネルの数は等価であり、入力層では特徴の数という概念を用い、畳み込み層ではチャネルの数という概念を用いる。
【００４６】
所定の異種グラフＧ（Ｖ、Ｅ、τ、κ）については、そのノードタイプのマッピングτが：Ｖ→Ｔで、エッジタイプのマッピングκが：Ｅ→Ｋであり、Ｎがノードの個数であり、Ｔがノードタイプ集合であり、Ｋがエッジタイプの集合である。エッジタイプのマッピングにより、エッジ情報を示す隣接行列を１つのＫ階テンソル（Ｔｅｎｓｏｒ）に変換する。Ｅは、関係特徴行列であり、エッジ特徴行列とも呼ばれ、そのスケールが
【数４】
2021519997.tif 000006
であり、ここで、Ｎはノードの個数を表し、Ｌはエッジの特徴次元数を表す。Ｅｉは、ノードｉに関連する全てのエッジの特徴ベクトルを記録する。Ｖは、ノード特徴行列であり、全てのノードの特徴ベクトルを記録し、スケールが
【数５】
2021519997.tif 000007
である。
【００４７】
以上のような定義及び説明により、所定の異種グラフの特徴記述を実現し、ノード特徴ベクトルと関係特徴ベクトルとで構成された特徴情報を取得して、異種情報ネットワークにネットワークトポロジー、すなわち空間構造の記述を実現するとともに、そのニューラルネットワークの識別を可能にする。
【００４８】
例えば、化合物とタンパク質物質に対応する分子空間構造は、異種情報ネットワークであり、空間に分布する分子及び分子中の各種の基、原子は、異種情報ネットワークにおけるノードとすることができ、ノード間に存在する化学結合はノード同士の関係であるため、異種グラフを用いて化学分子式及びタンパク質構造を記述することができる。
【００４９】
図４は、１つの例示的な実施例により示す化合物の異種グラフ表現である。化合物表現において、原子は、ノードＶで表すことができ、対応する化学結合は、エッジＥで表すことができ、Ｅはエッジの特徴ベクトルをも意味する。原子は、水素原子や酸素原子などの異なる元素の原子であってもよく、元素の集合は、ノードタイプ集合Ｔとして定義してもよい。
【００５０】
これに類似して、化学結合の種類も多種多様であり、例えば、単結合、二重結合などである。化学結合の種類の集合は、エッジタイプの集合Ｋとして定義する。さらに、異なる原子が電子数や原子価状態などのそれぞれ異なる特性を有し、これにより化学結合もそれぞれ異なる特性を有するため、構築されたノード特徴ベクトル及びエッジ特徴ベクトルによりそれぞれ記述する必要があり、これは、異種グラフ上の特徴情報の生成である。
【００５１】
他の例示的な実施例において、ステップ３１０の前に、該異種グラフの識別を実現する方法はさらに、
異種情報ネットワークに対応する異種グラフを取得することを含み、該異種グラフが異種情報ネットワークのグラフ化表現であり、異種情報ネットワークが着目されるノードとノード同士の関係で構成される。
【００５２】
なお、本願は、任意の異種グラフに対してニューラルネットワークによる識別を実現することができる。すなわち、取得されて識別を要求する異種グラフに対しては、本願の実現方法により識別を行うことができる。この異種グラフは、任意に取得されてもよく、特定のソースに限定されるものではない。任意の異種グラフは、本願の例示的な実施例によって実現することができ、当然のことながら、この異種グラフは、異種情報ネットワークから取得される異種グラフをも含む。
【００５３】
１つの例示的な実施例において、異種情報ネットワークは、現実世界の抽象であり、着目されるオブジェクトとオブジェクト同士のインタラクションに面してトポロジー構造を形成し、着目されるオブジェクトはノードであり、オブジェクト同士のインタラクションはオブジェクト同士に存在する関係を表す。例えば、異種情報ネットワークは、ソーシャルネットワーク、センサネットワーク及び金融リスク管理ネットワークなどであってもよいため、本願は、異なるタイプの異種情報ネットワークに広く適用され、さらにその分類及び分析作業を実現することができ、非常に高い柔軟性と汎用性を有する。
【００５４】
ステップ３３０では、異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び特徴情報に基づいて、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成する。
【００５５】
ステップ３１０の実行により、異種グラフに対応する特徴情報を取得した後、異種グラフをサンプリングして、キーノードに対応する、畳み込み構造を持つ受容野を取得することができ、さらに、受容野を畳み込むことにより、特徴情報からキーノードに対応する特徴ベクトルを取得することができる。
【００５６】
行われる異種グラフのサンプリングは、異種グラフに基づいて、サンプリングの方式でグラフトポロジー情報を出力し、グラフトポロジー情報からキーノードを取得し、キーノード毎に受容野を生成する。受容野は、畳み込み構造を持ち、さらに、キーノードに対応する特徴ベクトルの抽出を実現することができる。
【００５７】
好ましくは、異種グラフのサンプリングは、ノードの中心性サンプリング、ランダムウォークサンプリング及びヒューリスティックサンプリングなどの様々なサンプリング方式により実現することができる。サンプリングの方式により異種グラフに対応する新たなグラフを出力し、この新たなグラフは異種グラフのグラフトポロジー情報のグラフ化表現であり、それは異種グラフにおけるトポロジー情報を保持している。サンプリングにより異種グラフに含まれるノードから最も代表的なノードをキーノードとして選択し、さらに新たなグラフを構築する。
【００５８】
異種グラフをサンプリングしてキーノードを選択し、さらに、これを基にキーノードに対応する受容野を生成する。ニューラルネットワークでは、キーノードの特徴ベクトルは、キーノードに対応する受容野に基づいて特徴情報から抽出して取得することができ、これにより、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルの生成を実現する。
【００５９】
このステップ３３０の実行により、異種グラフへの識別は、ニューラルネットワーク、例えば畳み込みニューラルネットワークにおいて行うことができ、グリッド構造を備えないためニューラルネットワークに排他されなくなる。
【００６０】
理解すべきこととして、ステップ３３０により、ニューラルネットワークアーキテクチャでの入力層と特徴ベクトル抽出を実現する特徴抽出層とを実現することができる。異種グラフをサンプリングして出力されたグラフトポロジー情報は、ニューラルネットワークアーキテクチャでの入力層の入力情報とされる。グラフトポロジー情報により特徴抽出層に適応可能な受容野を生成した後には、受容野が特徴抽出層に伝達され、特徴抽出層で特徴情報に対して受容野により特徴ベクトルの抽出を行うことで、ニューラルネットワークアーキテクチャでの特徴抽出を実現し、続いてニューラルネットワークアーキテクチャで特徴ベクトルを集約し異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを取得し、ニューラルネットワークによる分類予測に用いる。
【００６１】
ステップ３５０では、特徴ベクトルを集約処理して、異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成する。
【００６２】
前述したように、ステップ３３０の実行により、各キーノードに対応する特徴ベクトルが取得され、これにより、異種グラフの識別のためにニューラルネットワークアーキテクチャでの集約層を導入して、異種グラフを識別できる畳み込みニューラルネットワークを実現する。このために実現される集約層は、従来の畳み込みニューラルネットワークにおける全結合層に相当し、全ての入力されたデータを統合するために用いられ、すなわち、本願のステップ３５０における特徴ベクトルに面して実現される集約処理と類似している。
【００６３】
各キーノードは対応する特徴ベクトルを有し、かつ全てのキーノードはいずれも異種グラフのトポロジー構造に由来し、これはキーノードの初期ソースである。当然のことながら、キーノードもグラフトポロジー情報に存在する。しかしながら、キーノードと、キーノード同士の関係は、異種グラフに含まれるトポロジー構造を表し、このトポロジー構造は、異種グラフの主要な内容である。したがって、異種グラフ全体に対応する特徴ベクトルは、全てのキーノードの特徴ベクトルを集約して取得されたものであり、これにより異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルが生成される。
【００６４】
生成されたグラフ表現ベクトルは、数値的に異種グラフの特徴を記述する。したがって、グラフ表現ベクトルは、異種グラフ及びそれに含まれるトポロジー構造を正確に特徴付けており、生成されたグラフ表現ベクトルを用いて、異種グラフの識別過程における分類予測を行うことができる。
【００６５】
グラフ表現ベクトルの計算は、より多くの可能な集約方式を用いることができ、上記のような集約方式に限定されず、例えばｍａｘ−ｐｏｏｌｉｎｇを用いてもよい。
【００６６】
ステップ３７０では、グラフ表現ベクトルに基づいて、異種グラフを分類して、異種グラフの分類予測結果を取得する。
【００６７】
以上のようなステップを実行することにより、数値的に異種グラフに対して特徴記述を実行できるグラフ表現ベクトルが取得され、これにより、ニューラルネットワークにおいてグラフ表現ベクトルにより異種グラフの分類処理を行い、この異種グラフの属する属性タグを取得することができる。
【００６８】
これにより、多くの異種情報ネットワーク、特に、分子空間構造で異種情報ネットワークが形成される化学物質及びタンパク質物質に対しては、対応する特性又は属性を本願により識別することができ、すなわち、分類予測により得られた結果からその特性又は属性を出力し、人手による介入も、煩雑な分析も必要とせず、異種情報ネットワークに関する多くの分野に向けて自動識別を実現することができる。
【００６９】
上述のような例示的な実施例によれば、異種グラフの分類識別を実現することができ、さらに、異種グラフに対して、対応する異種情報ネットワークの効率的な分析を実現するため、機械設備が人手に代えて、大量の未知の異種情報ネットワーク、例えば、未知の化合物を迅速に分析することができるようになり、研究開発、分析などの速度を大きく向上させる。
【００７０】
上述のような例示的な実施例によれば、機械学習のデータ処理はグリッドデータに限定されることなく、より一般的なグラフデータ、すなわち、グリッドデータよりも一般的なグラフデータを分類して識別することができ、機械学習の性能を向上させることができ、これにより、従来のニューラルネットワークの拡張を実現し、拡張されたニューラルネットワークを実現する。
【００７１】
図５は、図３に対応する実施例により示すステップ３３０を説明するフローチャートである。１つの例示的な実施例において、図５に示すように、該ステップ３３０は、少なくともステップ３３１とステップ３３３を含む。
【００７２】
ステップ３３１では、異種グラフをサンプリングして、キーノードと、トポロジー構造においてマッピングされたキーノード同士のトポロジー関係とを含むグラフトポロジー情報を取得する。
【００７３】
前述したように、異種グラフをサンプリングすることにより、異種グラフに含まれるトポロジー構造からキーノードを選択し、さらに、キーノードに基づいて、異種グラフに含まれるトポロジー構造において対応するノード同士の関係を取得し、既存のトポロジー情報を保持し、キーノードに対して、トポロジー構造においてマッピング可能なトポロジー関係を再構成することにより、グラフトポロジー情報を取得する。
【００７４】
すなわち、他の例示的な実施例では、ステップ３３１は、異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードサンプリングを行い、ノードのサンプリング情報に基づいてグラフトポロジー情報を取得することを含む。
【００７５】
このノードサンプリングは、中心性サンプリングを含むが、これに限定されず、ランダムウォークサンプリング及び／又はヒューリスティックサンプリングも含む。設定されたノードサンプリング方式に適応して、異種グラフに含まれるトポロジー構造において対応するサンプリング情報をノードごとに取得し、さらに、サンプリング情報に基づいてトポロジー構造のノードからキーノードを選択することにより、グラフトポロジー情報を取得する。
【００７６】
ステップ３３３では、異種グラフと特徴情報に基づいて、グラフトポロジー情報に対して、キーノードに対応する特徴ベクトルを生成する。
【００７７】
グラフトポロジー情報における各キーノードに関して、異種グラフ及びこの異種グラフを定義して得られた特徴情報に基づいて、グラフトポロジー情報に対して対応する特徴ベクトルを生成することができる。生成された特徴ベクトルは、対応するキーノードの特徴を数値的に記述するために用いられる。
【００７８】
この例示的な実施例によれば、異種グラフ、すなわちグラフデータに対して機械学習に適応させる処理を行って、ニューラルネットワークの入力層の入力情報、すなわちトポロジー情報を取得し、グラフデータを処理するために実現しようとするニューラルネットワークを、２つのニューラルネットワーク作業、すなわち、所定の異種グラフをサンプリングしてグラフトポロジー情報を取得する作業と、特徴情報、異種グラフ及びグラフトポロジー情報に基づいて特徴ベクトルを生成する作業とに抽象化する。さらに、最終的な分類予測に行うことができる。
【００７９】
図６は、本願の実施例により示す異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードサンプリングを行い、ノードのサンプリング情報に基づいてグラフトポロジー情報を取得するステップを説明するフローチャートである。１つの例示的な実施例において、図６に示すように、異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードサンプリングを行い、ノードのサンプリング情報に基づいてグラフトポロジー情報を取得することは、少なくともステップ５０１と、ステップ５０３と、ステップ５０５とを含む。
【００８０】
ステップ５０１では、異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードの中心性サンプリングを行い、ノードの中心性確率を示す、ノードに対応するサンプリング情報を取得する。
【００８１】
中心性サンプリングは、トポロジー構造における各ノードに対して行われる。トポロジー構造における各ノードに対して中心性サンプリングを行うことにより、ノードに対応するサンプリング情報を取得する。対応するサンプリング情報により、トポロジー構造におけるノードの中心性の程度を知ることができる。
【００８２】
グラフ理論では、ノードの中心性は、このノードの図における重要度を表す。したがって、各ノードの中心性に基づいて、トポロジー構造上からキーノードを抽出することができる。ノードの中心性は、サンプリングにより得られたサンプリング情報により記述して判定することができる。
【００８３】
なお、ノードの中心性は、複数の方式で表現可能であり、例えば、ノードの近隣数でその中心性を表せば、近隣数が多いほど、ノードの中心性の度合いが高く、キーノードとなる確率が大きいことを示す。
【００８４】
これに対応して、ノードに対して行われる中心性サンプリングは、このノードに対して近隣数サンプリングを行う過程であり、これにより、得られたサンプリング情報は、ノードに対応する近隣数を含み、この近隣データは、ノードの中心性確率を記述している。近隣数が高いほど、対応する中心性確率が高くなる。
【００８５】
例えば、図７は、本願の実施例により示すグラフトポロジー情報に対応する新たなグラフにおけるキーノードと、キーノード同士の関係を示す概略図である。図７に示すように、ノードＶ２の度数ｄｅｇ（Ｖ２）、すなわち近隣数は、その数値が３であり、ノードＶ５の度数ｄｅｇ（Ｖ５）は、その数値が１である。この場合、ノードＶ２は、その対応する中心性確率がノードＶ５の中心性確率よりも高いため、キーノードとして選択される確率がより大きい。
【００８６】
ステップ５０３では、サンプリング情報が示すノードの中心性確率に基づいて、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードを抽出する。
【００８７】
上記ステップ５０１で説明したように、サンプリング情報が示す対応するノードの中心性確率に基づいて、トポロジー構造におけるノードからキーノードを選択し、すなわち、中心性確率の高いいくつかのノードをキーノードとして選択する。
【００８８】
ステップ５０５では、異種グラフのトポロジー構造及びキーノードに基づいて、グラフトポロジー情報を構築する。
【００８９】
グラフトポロジー情報は、キーノードと、キーノード同士の関係とを含み、キーノード同士の関係は、異種グラフのトポロジー構造においてマッピングすることができる。取得されたグラフトポロジー情報におけるキーノード同士の関係は、必ず異種グラフに含まれるトポロジー構造とマッチングする。
【００９０】
したがって、異種グラフ上のトポロジー構造及びキーノードに基づいて、グラフトポロジー情報を構築することができる。異種グラフに対応し、グラフトポロジー情報にも対応するグラフデータが存在することにより、異種グラフに基づいて抽出された新たなグラフを取得する。
【００９１】
グラフトポロジー情報は、新たなグラフをデータ上で示すものであり、新たなグラフは、グラフトポロジー情報のグラフ化表現である。
【００９２】
この例示的な実施例によれば、グラフデータ、すなわち異種グラフに対して中心化サンプリングを実現したため、後に行われる演算はキーノードに対して行う演算になり、演算速度と識別効率を向上させるとともに、演算が簡略化される。
【００９３】
図８は、図５に対応する実施例により示すステップ３３３を説明するフローチャートである。１つの例示的な実施例において、図８に示すように、該ステップ３３３は、少なくともステップ６０１とステップ６０３を含む。
【００９４】
ステップ６０１では、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるノードに基づいて、グラフトポロジー情報のキーノードの受容野を構築する。
【００９５】
本願の実施例によれば、受容野は、具体的に、グラフトポロジー情報におけるキーノードの、自身の所在する新たなグラフに対する領域マッピングを指すか、又はグラフトポロジー情報におけるキーポイントの、自身の所在するサブ図領域に対するマッピングを指す。キーノードごとに、対応する受容野を生成し、受容野は、その上にキーノードの特徴ベクトルの抽出を実現するための畳み込み構造を持っている。
【００９６】
キーノードに対して構築した受容野は、畳み込みが可能となるように、特徴ベクトルの抽出に畳み込み構造を提供し、さらに、キーノードの特徴ベクトルの抽出を実現する。
【００９７】
１つの例示的な実施例において、受容野は、受容野強度と受容野重みパラメータとの積として定義される。前述したように、受容野は、キーノードの、新たなグラフでの領域マッピングである。したがって、異種グラフ上に分布しているノードに対して、このマッピングされた領域は受容野範囲である。異種グラフ上のノードは、あるキーノードに対する受容野強度が０であれば、このノードがこのキーノードの受容野範囲内にないことを示す。
【００９８】
キーノードに対する各ノードの受容野強度は、１つの要素とされ、このキーノードに対する全てのノードの受容野強度は、このキーノードの受容野を構築するために用いられる、受容野強度という次元に対応する行列を構成する。
【００９９】
そのほか、対応する受容野重みパラメータも受容野強度という次元に適応した行列パラメータであり、これにより、受容野を構築するために行われる演算は、２つの行列の間の要素の乗算である。
【０１００】
これにより、キーノードｖｉに対して、ニューラルネットワークがこのために特徴ベクトル抽出を行う層には、Ｃ個の入力チャネルと、Ｋ個の出力チャネルが存在し、入力チャネルｃ、出力チャネルｋにおいて行われた、ノードｖｉに関連する受容野ｗｉｃｋの構築は、
【数６】
2021519997.tif 000008
という式で表すことができる。
【０１０１】
ここで、「ｏ」は、要素積を表し、ｒｉは、１つの
【数７】
2021519997.tif 000009
のベクトルであり、キーノードｖｉに対して他のノードに対応する受容野強度を表し、ｒｉは、
【数８】
2021519997.tif 000010
を満たし、ここで、ｒｉｊは、キーポイントｖｉに対してノードｖｊに対応する受容野強度を表す。例えば、所定のノードｖｉについては、ｒｉｊ＝０であれば、ノードｖｊはキーノードｖｉの受容野範囲にないことを示す。
【０１０２】
ｈｉｃｋは、１つの
【数９】
2021519997.tif 000011
のベクトルであり、入力チャネルｃと出力チャネルｋにおける全てのノードに対するキーノードｖｉの受容野重みパラメータであり、受容野重みパラメータは、異種グラフのトポロジー構造で生成され、受容野強度ｒｉに関連する。
【０１０３】
以上から理解すべきこととして、上述のような受容野構造は、キーポイントの近隣構造によって実現されるが、これ以外に、他の多くの構造方式、例えば、高次隣接構造などを用いてもよい。
【０１０４】
ステップ６０３では、受容野により特徴情報のベクトル抽出を行い、受容野に対応するキーノードの特徴ベクトルを取得する。
【０１０５】
全てのキーノードに対して構築された受容野により、キーノードの特徴ベクトル抽出を行うことができる。すなわち、受容野により異種グラフにおいて存在するキーノードに対して特徴ベクトル抽出を行うが、前述から分かるように、異種グラフは特徴情報により定義されて記述されるため、異種グラフ上のキーノードに対して特徴ベクトル抽出を行うことは特徴情報に対して行われ、データ上で異種グラフに対して特徴記述を行う特徴情報はより計算されやすい。
【０１０６】
この例示的な実施例によれば、グラフデータ、すなわち、異種グラフの識別に、ニューラルネットワークにおいて特徴ベクトル抽出を行うことができる受容野を提供することにより、受容野の作用で、グラフデータがニューラルネットワークにより識別されない限界性をスムーズかつ効果的に回避する。
【０１０７】
図９は、図８に対応する実施例により示すステップ６０１を記述するフローチャートである。１つの例示的な実施例において、図９に示すように、該ステップ６０１は、少なくともステップ７０１とステップ７０３を含む。
【０１０８】
ステップ７０１では、グラフトポロジー情報上のキーノードに対して、異種グラフに含まれるトポロジー構造における他のノードとキーノードとの関係に基づいて、このキーノードに対応する受容野強度と受容野重みパラメータとを構築する。
【０１０９】
ステップ７０３では、キーノードに対応する受容野強度と受容野重みパラメータとの積により、キーノードの受容野を取得する。
【０１１０】
なお、ここでいうノードとキーノードとの関係は、対応する受容野強度を判定するためのものであり、受容野重みパラメータは受容野強度と関連する。ノードとキーノードとの間の関係は、受容野構築プロセスの違いによって、定義と記述が異なるが、どのような受容野構築プロセスを用いても、ノードとキーノードとの間の関係は、異種グラフ上のトポロジー関係に対応する。
【０１１１】
所定のキーノードｖｉに対して、受容野強度ｒｉ及びこれに関連する受容野重みパラメータｈｉｃｋは、キーノードｖｉの隣接ノードに基づいて構造される。１つの例示的な実施例の実現では、受容野強度ｒｉについては、ノードｖｊがキーノードｖｉの隣接ノードであれば、
【数１０】
2021519997.tif 000012
であり、そうでなければ、ｒｉｊ＝０となる。
【０１１２】
なお、この構築プロセスの実現については、ノードとキーノードとの間の関係は、隣接関係を指し、キーノードと隣接関係があるか否かに応じて受容野強度を構築し、さらにこれに関連する受容野重みパラメータを構築する。
【０１１３】
受容野重みパラメータｈｉｃｋについては、前述したように、受容野重みパラメータｈｉｃｋが、異種グラフに含まれるトポロジー構造から取得され、受容野強度ｒｉに関連するものである。具体的には、異種グラフに含まれるトポロジー構造に基づいて、トポロジー構造における異なるエッジタイプにより受容野重みパラメータを考える。
【０１１４】
１つの例示的な実施例の実現では、関係特徴ベクトル、すなわちエッジ特徴ベクトルに基づいて受容野重みパラメータｈｉｃｋを計算し、式は、
【数１１】
2021519997.tif 000013
である。
【０１１５】
ここで、１［１，Ｌ］が
【数１２】
2021519997.tif 000014
のベクトルを表し、
【数１３】
2021519997.tif 000015
がクロネッカー積を表し、特定の２つの行列ＸとＹの場合、
【数１４】
2021519997.tif 000016
であり、Ａｋ（ｉ）が
【数１５】
2021519997.tif 000017
ベクトルであり、キーノードｖｉの隣接行列における関連隣接ベクトルを示し、（近隣に関連するエッジタイプがκであり）、Ｅｉは、スケールが
【数１６】
2021519997.tif 000018
である行列であり、関係特徴行列を表し、エッジ特徴行列でもある。Ｗｋ（ｃ，ｋ）は、スケールが
【数１７】
2021519997.tif 000019
であるベクトルであり、エッジタイプκの入力チャネルｃと出力チャネルｋの重みベクトルである。
【０１１６】
この構築プロセスにおいて、重みパラメータＷは、スケールが
【数１８】
2021519997.tif 000020
であるテンソルであり、Ｃは入力チャネルの総数であり、Ｃ’は出力チャネルの総数である。
【０１１７】
この例示的な実施例によれば、受容野重みパラメータ、受容野強度、ひいては受容野の構築が実現され、これにより、非グリッド構造のデータ、すなわち、異種グラフのニューラルネットワークにおける分類識別が可能になり、構築された受容野の作用により、異種グラフはニューラルネットワークにより分類識別を実現することができる。
【０１１８】
他の例示的な実施例において、該異種グラフの識別を実現する方法において、ステップ３７０は、トレーニングして最適化された損失関数により、グラフ表現ベクトルに対してタグ予測を行い、異性図の予測されたタグとして指示される、所定のタグデータに対する異性図の分類予測結果を取得する。
【０１１９】
損失関数は、タグデータから、対応するタグを所定の異種グラフに与えるためのものであり、このタグは、異種グラフを識別して知る特性などの情報を表す。具体的には、予測されたタグは、異種グラフに対応する異種情報ネットワークの特性、例えば、任意の化合物／タンパク質物質の化学的特性又は生物的特性を示す。
【０１２０】
損失関数は、所定の一組の異種グラフ及び対応するタグデータ
【数１９】
2021519997.tif 000021
でトレーニングして最適化したものであり、Ｇｉが所定の異種グラフであり、ｙｉはタグを表す。ｙｉに対応する数値は、所定の異種グラフＧｉの特性又は属性を示す。
【０１２１】
例えば、所定の異種グラフＧｉの予測されたタグｙｉは、数値が１であれば、所定の異種グラフＧｉに対応する化合物は毒性があることを示し、タグｙｉの数値が０であれば、化合物は毒性がないことを示す。
【０１２２】
１つの例示的な実施例の具体的な実現において、トレーニングして最適化された損失関数は、
【数２０】
2021519997.tif 000022
という式に示すようであり、
ここで、
【数２１】
2021519997.tif 000023
であり、ｎがタグの数である。学習トレーニングにより得られた重みパラメータＷκ、Ｗｓ、Ｗｔは、任意のグラフ表現ベクトルに対してタグ予測を行い、さらに予測されたタグによって異種グラフを判定し、ひいては異種グラフに対応する異種情報ネットワークの特性及び／又は属性を判定する。
【０１２３】
上述のような例示的な実施例によれば、様々な異種グラフ及び異種情報ネットワークに対して機械学習に基づいて高速分析を実現することができ、化合物、タンパク質の化学構造、すなわち分子空間構造のような異種情報ネットワークと、他のいくつかの異種情報ネットワークについては、グラフ（Ｇｒａｐｈ）というタイプのデータ構造に基づいて異種情報ネットワークを構築し、ニューラルネットワークを構築し、グラフの分類性能を向上させることができ、これは多くの分野では重要な実際の意義を有する。
【０１２４】
上述のような例示的な実施例によれば、グラフデータ上に定義された畳み込みニューラルネットワークモデルにより、異種グラフに対して表現学習のモデル化を行うことができ、さらに異なるタイプの異種グラフに向ける汎用的な分析実現を提供する。
【０１２５】
本願の実施例によれば、所定の異種グラフに対して、まず、含まれているトポロジー構造の特徴記述を行い、特徴情報を生成し、その後、異種グラフサンプリング及び特徴情報により、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成し、最後に特徴ベクトルを集約処理して異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成することで、グラフ表現ベクトルに基づいて異種グラフの分類処理を行い分類予測結果を取得することができる。この異種グラフの識別では、異種グラフをサンプリングしキーノードに対応する特徴ベクトルを生成することにより、ニューラルネットワークにおいて畳み込み演算を実行できる特徴ベクトルを取得し、さらに、これによりニューラルネットワークによる集約処理によりグラフ表現ベクトルを取得して、分類予測結果を取得する。これにより、異種グラフ、例えば、分子空間構造に対応するグラフ化表現の識別はニューラルネットワークにより実現でき、異種グラフに関連する分析処理性能が効果的に向上し、ニューラルネットワークもグリッドデータの分類識別に限定されず、応用シーンは大きく拡張される。
【０１２６】
一方、本願は、上述のような例示的な実施例に基づいて、分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法をさらに提供する。該分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法は、未知の特性を有する化合物及びタンパク質物質を識別して、それらの特性を知ることができる。
【０１２７】
図１０は、例示的な実施例により示す分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法のフローチャートである。１つの例示的な実施例において、図１０に示すように、該分子空間構造に対応する特性の識別を実現する方法は、少なくともステップ９１０と、ステップ９３０と、ステップ９５０と、ステップ９７０と、ステップ９９０とを含む。
【０１２８】
ステップ９１０では、化学分子構造及びタンパク質の分子構造を含む分子空間構造の異種グラフを取得する。
【０１２９】
ステップ９３０では、異種グラフに含まれる分子構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する。
【０１３０】
ステップ９５０では、異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び特徴情報に基づいて、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成する。
【０１３１】
ステップ９７０では、特徴ベクトルを集約処理して、異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成する。
【０１３２】
ステップ９９０では、グラフ表現ベクトルに基づいて前記異種グラフを分類処理し、異種グラフに対応する分子空間構造に対応する特性を示す分類予測結果を取得する。
【０１３３】
前述したように、化合物とタンパク質物質に対応する分子空間構造は、実質的に異種情報ネットワークであり、空間中に分布する分子及び分子中の様々な基、原子は、いずれも異種情報ネットワークのトポロジー構造において分布されたノードである。すなわち、ここでいう分子構造、すなわち、前述したトポロジー構造であり、その特性を識別する化合物又はタンパク質物質に含まれる分子及び分子中の基、原子などは、いずれもトポロジー構造におけるノードとなる。
【０１３４】
グラフデータ、すなわち、異種グラフに対応するデータ上に定義された畳み込みニューラルネットワーク、すなわちステップ９３０〜ステップ９９０の実現により、機械学習の方式で非グリッドデータ、すなわちグラフデータに対応する化合物とタンパク質物質の識別を実現する。
【０１３５】
他の例示的な実施例では、ステップ９１０は、化学分子又はタンパク質分子で構成された分子空間構造に対して、対応する化学物質又はタンパク質物質のグラフ化表現である、分子空間構造に対応する異種グラフを取得することを含む。
【０１３６】
化学物質とタンパク質物質に対しては、まず、その化学分子又はタンパク質分子で構成された分子空間構造に対して異種グラフを取得することができ、分子空間構造と、取得された異種グラフとは、いずれもグリッド構造ではないため、化学物質とタンパク質物質のグラフ化表現、すなわち、異種グラフに適合した畳み込みニューラルネットワークモデルを構築する必要があり、図１０に対応する実施例に示すとおりである。
【０１３７】
他の例示的な実施例では、該ステップ９９０は、損失関数により、グラフ表現ベクトルに対してタグ予測を行い、タグデータに対する異種グラフの分類予測結果を取得することを含み、分類予測結果は、異種グラフの属するタグにより、空間分子構造に対応する特性を示すことができる。
【０１３８】
損失関数は、所定の化学物質又はタンパク質物質の異種グラフ及び異種グラフに付されたタグデータでトレーニングして最適化されたものである。
【０１３９】
上述のような例示的な実施例によれば、機械学習に向けているデータは、グリッドデータに限定されず、非グリッドデータの異種グラフに適応して、本願の実現により畳み込みニューラルネットワークモデルを構築し、これに基づいて、構築された畳み込みニューラルネットワークモデルに向けて異種グラフの識別を実現する。
【０１４０】
現在、構築された畳み込みニューラルネットワークモデルの角度から、上記方法の実現を説明する。
【０１４１】
最初の畳み込みニューラルネットワークモデルは、入力層（ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）、出力層（ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）及び複数の隠れ層（ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）を含み、隠れ層は、主に畳み込み層（ｃｏｍｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｌａｙｅｒ）とプーリング層（ｐｏｏｌｉｎｇ  ｌａｙｅｒ）との両方を含む。
【０１４２】
畳み込み層は、入力された特徴情報に対して、層内パラメータ計算により、新たな特徴情報を取得するためのものである。特に、畳み込み層が畳み込みニューラルネットワークモデルの第ｌ層にあると仮定すると、入力された特徴情報がＸ（ｌ−１）であり、出力された新たな特徴情報がＸ（ｌ）であり、入力された特徴情報Ｘ（ｌ−１）は第ｌ層にＣ（ｌ−１）個のチャネルが存在すると仮定すると、畳み込み層によるパラメータ計算は、以下の畳み込み式
【数２２】
2021519997.tif 000024
で記述することができる。
【０１４３】
ここで、ｉ、ｊが特徴情報のインデックス値であり、
【数２３】
2021519997.tif 000025
がインデックスｉ、ｊの特徴情報のｋ番目のチャネルでの出力を表し、σが非線形の活性化関数であり、例えば、σが線形整流関数ＲｅＬＵ、Ｓ関数ｓｉｇｍｏｉｄなどであってもよく、その関数の具体的な形式は、
【数２４】
2021519997.tif 000026
であってもよい。
【０１４４】
【数２５】
2021519997.tif 000027
は、インデックスｉ、ｊの特徴情報の受容野であり、
【数２６】
2021519997.tif 000028
は、インデックスｉ、ｊの特徴情報の第ｌ層、ｃ番目の入力チャネル、ｋ番目の出力チャネルに対する畳み込みパラメータであり、畳み込みパラメータの次元は
【数２７】
2021519997.tif 000029
の次元と同じである。例えば、
【数２８】
2021519997.tif 000030
が３×３の行列であれば、重みパラメータ
【数２９】
2021519997.tif 000031
も３×３の行列であり、全てのインデックス値の特徴情報に対して重みパラメータ
【数３０】
2021519997.tif 000032
は共有パラメータであり、
【数３１】
2021519997.tif 000033
はオフセット量パラメータである。
【０１４５】
これは、機械学習における畳み込みニューラルネットワークの実現であるが、前述したように、畳み込みニューラルネットワークは、異種グラフの識別に用いることができない。畳み込みニューラルネットワークは、各インデックスが表す特徴情報を順に処理する過程において、左から右へ、上から下へという空間順に処理するデフォルトのルールに従い、この空間順では、畳み込まれるデータがグリッド構造を有し、かつデータ自体とこのグリッド構造とが不変性又は並進等価性を備えることが要求されている。しかしながら、異種グラフに存在するグラフデータは、このような特性を備えていないため、畳み込みニューラルネットワークを用いて特徴抽出を行うことができない。
【０１４６】
したがって、本願の実現に基づいて、畳み込みニューラルネットワークを拡張し、異種グラフの識別に、拡張された畳み込みニューラルネットワークを構築する。拡張された畳み込みニューラルネットワークは、最初の入力データ、すなわちグリッドデータに対して互換性を備える。
【０１４７】
拡張された畳み込みニューラルネットワークについては、まず、拡張された畳み込みニューラルネットワークに係るニューラルネットワーク作業は、
【数３２】
2021519997.tif 000034
の２つの具体的な操作に抽象化されることを説明する。上式で示されるように、拡張された畳み込みニューラルネットワークについては、第１の作業では、所定の入力グラフＧ（識別を要求した異種グラフ）に対して、サンプリングして、サンプリング後の新たなグラフＧ’を生成する。これは
【数３３】
2021519997.tif 000035
に対応する作業プロセスである。第２の作業では、入力された特徴情報行列Ｘ、所定の入力グラフＧ、新たなグラフＧ’に基づいて、キーノードの特徴ベクトルＸ’を生成する。これは、拡張された畳み込みニューラルネットワークでグラフデータに対して特徴抽出を行う実現であり、その後に他の層の計算のみにより、入力グラフＧの識別を行うことができる。
【０１４８】
好ましくは、理解すべきこととして、所定の入力グラフＧをサンプリングして新たなグラフＧ’を生成する作業の実現において、新たなグラフＧ’には入力グラフＧのトポロジー情報を保持しており、この作業は、入力グラフＧのノード集合Ｖから最も代表的なノードを選択して、新たなグラフＧ’を構築することを目的とする。
【０１４９】
好ましくは、ノードの中心性は、グラフにおけるこのノードの重要度を示すため、各ノードの中心性に基づいてキーノードＶ’をサンプリングした後、キーノードＶ’に基づいて隣接行列Ａ’を再構成することができる。隣接行列Ａ’はキーノードＶ’に関連するインデックスのみを記憶し、Ｎ’は、新たなグラフ中のキーノードＶ’の数であり、すなわち
【数３４】
2021519997.tif 000036
である。
【０１５０】
サンプリングされたキーノード集合Ｖ’に対応して、キーノードに対応する特徴ベクトルＸ’を生成する。このプロセスでは、まず、受容野を生成し、受容野ｗｉｃｋを取得した後、キーノードｖｉの出力特徴ベクトルを、
【数３５】
2021519997.tif 000037
のように計算してよい。
【０１５１】
上式において、
【数３６】
2021519997.tif 000038
は、キーノードｖｉの入力チャネルｃでの受容野であり、Ｘ（ｃ）は、全ての入力された特徴情報の入力チャネルｃでの値である。
【０１５２】
ここまで、グラフデータに対して表現ベクトル、すなわち、前述したグラフ表現ベクトルを生成するために、畳み込みニューラルネットワークにおける全結合層と類似している新たな集約層を導入した。
【０１５３】
好ましくは、所定の入力グラフＧ、ノード集合Ｖ及び対応する特徴情報行列Ｘが存在すると仮定すると、グラフ表現ベクトルは、
【数３７】
2021519997.tif 000039
である。
【０１５４】
グラフ表現ベクトルｘＧは、キーノードの特徴ベクトルＸｖとその所属ノード属性に対応する重みパラメータ
【数３８】
2021519997.tif 000040
とを乗算し、さらに活性化関数σにより計算して取得されたものである。重みパラメータＷは
【数３９】
2021519997.tif 000041
の行列であり、Ｃは特徴ベクトルの次元である。
【０１５５】
取得されたグラフ表現ベクトルにより、拡張された畳み込みニューラルネットワークにおける所定の入力グラフＧのタグ予測を行うことができる。
【０１５６】
本願の実施例における方法は、従来のＣＮＮモデルを拡張することにより、より一般的なグラフデータを処理することができる。それとともに、異種グラフ上のトポロジー情報、ノード情報、エッジ情報を合わせて、化合物／タンパク質の分析に対する効率的な解決手段を提供する。これにより、異種グラフ、例えば、分子空間構造に対応するグラフ化表現の識別は、ニューラルネットワークにより実現することができ、異種グラフに関連する分析処理性能が効果的に向上し、さらに、ニューラルネットワークもグリッドデータの分類識別に限定されず、応用シーンは、大きく拡張される。本願の実施例における方法は、柔軟性と汎用性を有し、ソーシャルネットワーク、センサネットワーク、金融リスク管理ネットワークなどのような異なるタイプの異種ネットワークでの分類と分析作業に広く適用することができる。
【０１５７】
以下の本願の装置の実施例は、本願の上記異種グラフの識別を実現する方法を実行するための実施例である。本願の装置の実施例に開示されていない詳細については、本願の異種グラフの識別を実現する方法の実施例を参照する。
【０１５８】
図１１は、例示的な実施例により示す異種グラフの識別を実現する装置のブロック図である。１つの例示的な実施例において、図１１に示すように、該異種グラフの識別を実現する装置は、特徴記述ユニット１０１０、ベクトル構築ユニット１０３０、集約ユニット１０５０及び分類ユニット１０７０を含むが、それらに限定されない。
【０１５９】
特徴記述ユニット１０１０は、異種グラフに含まれるトポロジー構造に特徴記述を行い、特徴情報を生成する。
【０１６０】
ベクトル構築ユニット１０３０は、異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成する。
【０１６１】
集約ユニット１０５０は、特徴ベクトルを集約処理して、異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成する。
【０１６２】
分類ユニット１０７０は、グラフ表現ベクトルに基づいて、異種グラフを分類して、前記異種グラフの分類予測結果を取得する。
【０１６３】
他の例示的な実施例において、特徴記述ユニット１０１０は、さらに、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造に基づいて、トポロジー構造におけるノードとノード同士の関係の特徴記述を行い、前記異種グラフに対応するノード特徴ベクトル及び関係特徴ベクトルを含む特徴情報を生成する。
【０１６４】
他の例示的な実施例において、該異種グラフの識別を実現する装置は、異種グラフ取得ユニットをさらに含む。異種グラフ取得ユニットは、異種情報ネットワークに対応する異種グラフを取得し、前記異種グラフが前記異種情報ネットワークのグラフ化表現であり、前記異種情報ネットワークがノードとノード同士の関係とで構成される。
【０１６５】
他の例示的な実施例において、ベクトル構築ユニット１０３０は、
前記異種グラフをサンプリングして、キーノードと、前記トポロジー構造においてマッピングされたキーノード同士のトポロジー関係とを含むグラフトポロジー情報を取得することと、
前記異種グラフと特徴情報に基づいて、前記グラフトポロジー情報に対して、キーノードに対応する特徴ベクトルを生成することと、を実行するように構成される。
【０１６６】
好ましくは、実行された異種グラフサンプリングは、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードサンプリングを行い、前記ノードのサンプリング情報に基づいてグラフトポロジー情報を取得することを含む。
【０１６７】
さらに、ベクトル構築ユニット１０３０は、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードサンプリングを行い、前記ノードのサンプリング情報に基づいてグラフトポロジー情報を取得することを実行する過程において、
前記異種グラフに含まれるトポロジー構造に対してノードの中心性サンプリングを行い、ノードの中心性確率を示す、ノードに対応するサンプリング情報を取得することと、
前記サンプリング情報が示す前記ノードの中心性確率に基づいて、異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードを抽出することと、
前記異種グラフのトポロジー構造及び前記キーノードに基づいて、グラフトポロジー情報を構築することと、を実行するように構成される。
【０１６８】
他の例示的な実施例において、ベクトル構築ユニット１０３０は、
前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるノードに基づいて、前記グラフトポロジー情報のキーノードの受容野を構築することと、
前記受容野により、前記特徴情報のベクトル抽出を行い、前記受容野に対応するキーノードの特徴ベクトルを取得することと、を実行するように構成される。
【０１６９】
他の例示的な実施例において、ベクトル構築ユニット１０３０は、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるノードに基づいて、前記グラフトポロジー情報のキーノードの受容野を構築することを実行する過程において、
前記グラフトポロジー情報上の前記キーノードに対して、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造における他のノードと前記キーノードとの関係に基づいて、前記キーノードに対応する受容野強度と受容野重みパラメータとを構築し、
前記キーノードに対応する受容野強度と受容野重みパラメータとの積により、前記キーノードの受容野を取得する。
【０１７０】
他の例示的な実施例において、分類ユニット１０７０は、
トレーニングして最適化された損失関数により、前記グラフ表現ベクトルに対してタグ予測を行い、前記異種グラフの予測されたタグとして指示される、所定のタグデータに対する前記異種グラフの分類予測結果を取得することを実行するように構成される。
【０１７１】
図１２は、例示的な実施例により示す分子空間構造に対応する特性の識別を実現する装置のブロック図である。１つの例示的な実施例において、図１２に示すように、該分子空間構造に対応する特性の識別を実現する装置は、分子構造取得ユニット１１１０、分子構造記述ユニット１１３０、分子特徴抽出ユニット１１５０、構造ベクトル化表現ユニット１１７０及び特性分類ユニット１１９０を含むが、それらに限定されない。
【０１７２】
分子構造取得ユニット１１１０は、化学分子構造及びタンパク質の分子構造を含む前記分子空間構造の異種グラフを取得する。
【０１７３】
分子構造記述ユニット１１３０は、前記異種グラフに含まれる分子構造について特徴記述を行い、特徴情報を生成する。
【０１７４】
分子特徴抽出ユニット１１５０は、前記異種グラフをサンプリングして得られたサンプリング情報及び前記特徴情報に基づいて、前記異種グラフに含まれるトポロジー構造におけるキーノードに対応する特徴ベクトルを生成する。
【０１７５】
構造ベクトル化表現ユニット１１７０は、前記特徴ベクトルを集約処理して、前記異種グラフに対応するグラフ表現ベクトルを生成する。
【０１７６】
特性分類ユニット１１９０は、前記グラフ表現ベクトルに基づいて前記異種グラフを分類処理し、前記異種グラフに対応する分子空間構造に対応する特性を示す分類予測結果を取得する。
【０１７７】
他の例示的な実施例において、分子構造取得ユニット１１１０は、
前記化学分子又はタンパク質分子で構成された分子空間構造に対して、対応する化学物質又はタンパク質物質のグラフ化表現である、前記分子空間構造に対応する異種グラフを取得することを実行するように構成される。
【０１７８】
他の例示的な実施例において、特性分類ユニット１１９０は、
損失関数により、前記グラフ表現ベクトルに対してタグ予測を行い、前記タグデータに対する前記異種グラフの分類予測結果を取得することを実行するように構成され、前記分類予測結果は、前記異種グラフの属するタグにより、前記空間分子構造に対応する特性を示し、
前記損失関数は、所定の化学物質又はタンパク質物質の異種グラフ及び前記異種グラフに付されたタグデータでトレーニングして最適化されたものである。
【０１７９】
好ましくは、本願は、さらに装置を提供し、該装置は、例えば、図１に示す実施環境において、図３、図５、図６、図８、図９及び図１０のいずれかに示す方法の全部又は一部のステップを実行する機械装置である。前記装置は、
プロセッサと、
プロセッサに実行可能な命令を記憶するためのメモリとを含み、
前記プロセッサが前述した方法を実現するように構成される。
【０１８０】
該実施例における装置のプロセッサが動作を実行する具体的な方式は、既に前述の実施例において詳細に説明されたが、ここでは詳細な説明を省略する。
【０１８１】
理解すべきこととして、本願は、以上に説明され、かつ図面で示された正確な構造に限定されるものではなく、その範囲から逸脱することなく様々な修正及び変更を行うことができる。本願の範囲は、添付の特許請求の範囲のみによって限定される。
【符号の説明】
【０１８２】
１１０  データソース（ユーザ端末）
１３０  コンピューティングプラットフォーム
２００  サーバ
２１０  電源
２３０  インタフェース
２３１  有線又は無線ネットワークインタフェース
２３３  シリアルパラレル変換インタフェース
２３５  入出力インタフェース
２３７  ＵＳＢインタフェース
２５０  記憶媒体
２５１  オペレーティングシステム
２５３  アプリケーションプログラム
２５５  データ
２７０  中央処理装置
１０１０  特徴記述ユニット
１０３０  ベクトル構築ユニット
１０５０  集約ユニット
１０７０  分類ユニット
１１１０  分子構造取得ユニット
１１３０  分子構造記述ユニット
１１５０  分子特徴抽出ユニット
１１７０  構造ベクトル化表現ユニット
１１９０  特性分類ユニット
【図１】
2021519997.tif 000042
【図２】
2021519997.tif 000043
【図３】
2021519997.tif 000044
【図４】
2021519997.tif 000045
【図５】
2021519997.tif 000046
【図６】
2021519997.tif 000047
【図７】
2021519997.tif 000048
【図８】
2021519997.tif 000049
【図９】
2021519997.tif 000050
【図１０】
2021519997.tif 000051
【図１１】
2021519997.tif 000052
【図１２】
2021519997.tif 000053
【国際調査報告】
2021519997.tif 000054
2021519997.tif 000055
2021519997.tif 000056
2021519997.tif 000057