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講演抄録/キーワード
講演名 2013-07-18 13:25
複数の関係データの関連を考慮した同時補完法
家入 豊鹿島久嗣東大IBISML2013-6
抄録 (和) 主体の集合とその2項関係を表すデータがあり,
関係が明らかである主体の組がごく一部である場合に,
残りの主体の組について関係の有無・程度を補完することが
様々な分野において重要である.
特に互いに関連を持つ複数の関係データを補完対象とする場合は,
関連を利用し同時に補完を行うことで,
個別に補完する場合よりも精度を高めることができることが知られている.
データ間の関連を利用して補完を行う既存の手法はすべて
データの関連の程度が一様であるという仮定をおいているが,
この仮定のために,
強い関連があるデータの組とほぼ無関連なデータの組が
混在する場合に補完精度が低下するという問題点を持つ.
そこで本研究では,データ同士の関連の強弱を考慮する
同時補完手法を提案する.
提案手法と既存手法について比較実験を行った所,
パラメータの最適化手法には改善の余地があるが,
補完対象に無関連の関係データの組を含む関係補完問題において,
提案手法は既存手法の性能を上回る有効な手法で
あることが分かった. 
(英) In this paper, we consider a completion problem of
multiple relational data sets with missing values.
In cases where there is some relevance among different relational datasets,
we can expect their simultaneous completion results in better prediction
accuracy than completing each dataset independently.
The idea has been employed in several existing methods;
however, since they
assume all relational datasets are equally relevant, simultaneous completion
sometimes makes results worse when some of them have less or no relevance.
We propose a more flexible model which allows such situations, and
experiments show the proposed model
outperforms the existing ones especially
when the datasets include some irrelevant datasets.
キーワード (和) 行列分解 / リンク予測 / 推薦システム / / / / /  
(英) Matrix factorization / Link prediction / Recommender systems / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 113, no. 139, IBISML2013-6, pp. 35-41, 2013年7月.
資料番号 IBISML2013-6 
発行日 2013-07-11 (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 IBISML2013-6

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2013-07-18 - 2013-07-18 
開催地(和) 早稲田大学 西早稲田キャンパス 
開催地(英) Nishiwaseda Campus (Waseda univ.) 
テーマ(和) 機械学習一般 
テーマ(英) Machine Learningn, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2013-07-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 複数の関係データの関連を考慮した同時補完法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Simultaneous Completion Method for Multiple Relational Data 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 行列分解 / Matrix factorization  
キーワード(2)(和/英) リンク予測 / Link prediction  
キーワード(3)(和/英) 推薦システム / Recommender systems  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
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) 家入 豊 / Yutaka Ieiri / イエイリ ユタカ
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 鹿島 久嗣 / Hisashi Kashima / カシマ ヒサシ
第2著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: Univ. Tokyo)
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講演者
発表日時 2013-07-18 13:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2013-6 
巻番号(vol) IEICE-113 
号番号(no) no.139 
ページ範囲 pp.35-41 
ページ数 IEICE-7 
発行日 IEICE-IBISML-2013-07-11 


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