サブセット無限関係モデル(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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本論文ではソーシャルネットワーク上の友達関係やオンライン購買履歴のような関係データ解析のための新しい確率的生成モデルを提案する.通常,関係データは行列形式で表現されるが,多くの実データにおいてその行列は非常にスパースであり,あるいはノイズの影響を受ける.スパースなデータ要素あるいはノイズに起因するデータ要素は元々のデータがもつクラスタ構造とは関係がないはずであるが,多くの既存モデルではこのような要素の存在が構造の解析の妨げとなっている.そこで,我々は各関係データがクラスタリングの役に立つ("relevant")か否かを明示的に推定することで上記の問題を回避するモデルを考案した.複数の人工データおよび実データを用いた実験結果から,提案するモデルは定量的にも定性的にも非常に好ましい解析結果を実現することが可能であることを確認した.
- 2012-10-31
著者
-
石黒 勝彦
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
澤田 宏
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
-
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
-
石黒 勝彦
日本電信電話株式会社
-
澤田 宏
日本電信電話
-
上田 修功
日本電信電話株式会社
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