| 講演名 | 2016-03-17 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(神戸大), 江口 浩二(神戸大), |
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| 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． |
| 抄録(英) | |
| 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 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | IBISML2015-95 |
| 発行日 | 2016-03-10 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2016/3/17(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 鷲尾 隆(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Takashi Washio(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 福水 健次(統計数理研) / 杉山 将(東工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kenji Fukumizu(ISM) / Masashi Sugiyama(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 松井 知子(統計数理研) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事氏名（英） | Tomoko Matsui(ISM) / Shigeyuki Ohba(Kyoto Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 津田 宏治(東大) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西出 飛翔 / Tsubasa Nishide |
| 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） | 江口 浩二 / Koji Eguchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-03-17 |
| 資料番号 | IBISML2015-95 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | IBISML-511 |
| ページ範囲 | pp.9-16(IBISML), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2016-03-10 (IBISML) |