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講演抄録/キーワード
講演名 2016-03-17 13:25
双対分解を用いた最大マージン潜在特徴関係モデルによる関係属性の予測
西出飛翔江口浩二神戸大IBISML2015-95
抄録 (和) 関係データのための潜在変数モデルがリンク予測などの問題に対して有効であり,その代表的なものの一つが,潜在特徴関係モデル(LFRM)やそのマージン最大化を導入した拡張(MedLFRM)である.本稿では,複数の属性が与えられた関係データから潜在特徴をモデル化するため,MedLFRMに双対分解を導入した新たなモデルを提案する.提案モデルにより,関係データの未知の属性を予測することができる.また,各関係属性に対して逐次的に潜在特徴を推定するモデルを示す.両モデルと関係属性を入力データとしたSVMの関係属性予測問題に対する実験結果に基づいて双対分解の適用による効果を評価する. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 潜在特徴モデル / マルチタスク学習 / 双対分解 / 関係属性予測 / マルチラベル予測 / マージン最大化 / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 511, IBISML2015-95, pp. 9-16, 2016年3月.
資料番号 IBISML2015-95 
発行日 2016-03-10 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2015-95

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2016-03-17 - 2016-03-18 
開催地(和) 統計数理研究所 
開催地(英) Institute of Statistical Mathematics 
テーマ(和) 統計数理, 機械学習, データマイニング, 一般 
テーマ(英) Statistical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2016-03-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 双対分解を用いた最大マージン潜在特徴関係モデルによる関係属性の予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Max-Margin Latent Feature Relational Models with Dual Decomposition for Relational Attribute Prediction 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 潜在特徴モデル /  
キーワード(2)(和/英) マルチタスク学習 /  
キーワード(3)(和/英) 双対分解 /  
キーワード(4)(和/英) 関係属性予測 /  
キーワード(5)(和/英) マルチラベル予測 /  
キーワード(6)(和/英) マージン最大化 /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 西出 飛翔 / Tsubasa Nishide / ニシデ ツバサ
第1著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 江口 浩二 / Koji Eguchi / エグチ コウジ
第2著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2016-03-17 13:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2015-95 
巻番号(vol) vol.115 
号番号(no) no.511 
ページ範囲 pp.9-16 
ページ数
発行日 2016-03-10 (IBISML) 


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