複数の関係データの関連を考慮した同時補完法(機械学習)
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概要
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主体の集合とその2項関係を表すデータがあり,関係が明らかである主体の組がごく一部である場合に,残りの主体の組について関係の有無・程度を補完することが様々な分野において重要である.特に互いに関連を持つ複数の関係データを補完対象とする場合は,関連を利用し同時に補完を行うことで,個別に補完する場合よりも精度を高めることができることが知られている.データ間の関連を利用して補完を行う既存の手法はすべてデータの関連の程度が一様であるという仮定をおいているが,この仮定のために,強い関連があるデータの組とほぼ無関連なデータの組が混在する場合に補完精度が低下するという問題点を持つ.そこで本研究では,データ同士の関連の強弱を考慮する 同時補完手法を提案する.提案手法と既存手法について比較実験を行った所,パラメータの最適化手法には改善の余地があるが,補完対象に無関連の関係データの組を含む関係補完問題において,提案手法は既存手法の性能を上回る有効な手法であることが分かった.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-07-11
著者
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