故意に誤ったラベル付けをするユーザへの耐性をもたせた識別モデル

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概要

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• 近年,不特定多数のユーザから与えられる学習データをもとに,高精度な識別器を求めようとする試みが多数報告されている.これらの既存手法では,故意に誤ったラベル付けをするユーザが存在した場合,識別器の判定精度が大きく低下するという問題があった.本研究では,この問題の解決策として,ユーザに対応する識別モデル毎に,他ユーザの識別モデルとの類似度を算出し,それを加味して識別器を求める手法を提案する.実験により,提案手法の有効性を明らかにする.

• 2014-06-18

著者

• 大嶋 嘉人

  日本電信電話株式会社 NTT情報流通プラットフォーム研究所

• 折原 慎吾

  日本電信電話株式会社NTTセキュアプラットフォーム研究所

• 熊谷 充敏

  日本電信電話株式会社NTTセキュアプラットフォーム研究所

• 岡野 靖

  日本電信電話株式会社NTTセキュアプラットフォーム研究所

• 岩田 具治

  NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation

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