時間依存関係データ分析のための動的無限関係モデル
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概要
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近年,WWWや人間関係ネットワークなどオブジェクト間の関係を表す関係データの解析に大きな興味が寄せられている.関係データから構造を抽出するモデルとして,無限関係モデル(IRM)がある.IRMは,2つのオブジェクト間で関係の有無が定義されたオブジェクト集合が与えられたとき,オブジェクト間の関係を最もよく要約した形になるようにそのオブジェクト集合を最適数のクラスタに分割する.しかし,IRMは静的なデータを対象としたモデルゆえ,関係が時間によって変化する,より現実的な関係データに対しては十分なモデルとはいえない.本論文では,IRMを拡張し,時間的に変化する関係データ解析のための新たなモデルを提案する.人工データおよび実データを用いた実験によりその有効性を確認する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2010-01-26
著者
-
岩田 具治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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上田 修功
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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上田 修功
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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石黒 勝彦
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
石黒 勝彦
東京大学大学院情報理工学系研究科
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岩田 具治
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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上田 修功
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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