05月24日(Wed) 13:50〜15:30 K会場(ウインクあいち-10F 1002会議室)
| 演題番号 | 2K2-2 |
|---|---|
| 題目 | k-最近傍グラフの分割によるExtreme Multi-label分類器の学習 |
| 著者 | 田頭 幸浩(ヤフー株式会社) |
| 時間 | 05月24日(Wed) 14:10〜14:30 |
| 概要 | Extreme multi-label分類問題は、ラベルの種類数が数十万以上と、極端に多い場合の分類問題である。本研究では、この問題に対して木構造を用いた分類器を提案する。既存の木ベースの手法では、ランキング指標を元にした目的関数を最適化することで、ノードを分割していた。一方、提案手法では、ラベル空間におけるk-最近傍グラフを分割する、特徴量空間上での超平面を学習することで、木を成長させる。 |
| 論文 | PDFファイル |