非対称で個体差がある関係データ分析のための機会調整型無限関係モデル(ベイズ統計モデル,統計推理,データベース,一般)
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概要
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本稿では,関係の有無の持つ意味が非対称であり,関係を生成する機会に個体差があるような関係データを分析するための,新しい生成モデルを提案する.提案するモデルでは,各オブジェクトに対して他オブジェクトとの遭遇しやすさを表すパラメータが組み込まれている.そして,サブセットクラスタリングのアイデアに基づき,オブジェクト同士が遭遇した時は,クラスタ固有の分布から,遭遇しなかった場合は,全データで共通の分布から関係が生成される.そのため,購買履歴のようにリンクと非リンクのもつ意味が非対称であり,オブジェクト毎に関係を生成する機会に個体差があるような関係データにおいて,それら非対称性や個体差を吸収してクラスタリングを行うことができる.本稿では,人工データ,実データを用いた実験により,提案するモデルの有効性を示す.
- 2012-03-05
著者
-
有村 博紀
北海道大学大学院情報科学研究科
-
喜田 拓也
北海道大学大学院情報科学研究科
-
喜田 拓也
九州大学附属図書館研究開発室
-
Arimura Hiroki
Hokkaido University
-
有村 博紀
北海道大学
-
飯田 裕美
慶應義塾大学 理工学部
-
大浜 郁
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
大濱 郁
パナソニック株式会社本社r&d部門
-
大浜 郁
パナソニック株式会社本社r&d部門
-
飯田 裕美
パナソニック株式会社本社R&D部門
-
飯田 裕美
パナソニック株式会社本社R&D部門
-
大濱 郁
パナソニック株式会社 本社R&D部門
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