ランダムウォークに基づいたグラフ構造モデリング
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概要
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グラフ構造とは,データの変数間の関係を表す構造であり,鉄道路線,インターネット,神経回路網などが代表例として挙げられる.これらのグラフの変数間の依存関係が得られた際に,変数間の繋がりの強度を推定する問題は実用上重要であるが,ある変数間の依存関係には複数の変数から受けた影響が含まれているため,直接的な繋がりは分かりにくい.そこで本稿では.繋がりの有無のみを表現した行列でグラフを簡潔に表現し,そのグラフ上で情報が遷移する様子をモデル化することで,変数間の依存関係を近似する.モデルには,遷移の回数を表すパラメータとグラフ構造を表すパラメータが含まれており,それらを推定するアルゴリズムを提案する.最後に,提案手法の優位性を実験的に示す.
- 2012-11-29
著者
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