05月14日(Wed) 13:20〜15:00 F会場(72人-ひめぎんホール 第5・7会議室)
| 演題番号 | 3F3-2 |
|---|---|
| 題目 | 接続行列分解に基づく複数種類の多項関係の同時予測 |
| 著者 | 則 のぞみ(京都大学 情報学研究科 知能情報学専攻) ボレガラ ダヌシカ(リヴァプール大学) 鹿島 久嗣(京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻) |
| 時間 | 05月14日(Wed) 13:40〜14:00 |
| 概要 | 本論文では，関係データ予測におけるデータ過疎の問題を解決するために，複数の情報源からの関係データを統合する予測手法を提案する．提案手法では複数種類の関係データをそれぞれハイパーグラフにおける接続行列に変換し，非線形写像を適用する．現実のデータセットを用いた実験により，提案手法が一種類の関係データに基づく既存手法や複数種類のテンソル同時分解などを上回る予測精度を持つことを示す． |
| 論文 | PDFファイル |