抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本論文では,ネットワークデータにマルチラベル分類を行う問題を検討し,ネットワーク中の各事例が複数ラベルが割当てられ,インスタンス間の接合部は,種々のカジュアル理由によって駆動される。ソーシャルメディアやWebページから抽出したネットワーク化されたデータは,実生活におけるユーザ間の関係を正確に反映しない可能性がある。実際に存在するが,まだネットワークで発見されていないリンクのマイニングにより,ユーザ間の潜在的な関係を発見することができ,その結果,ユーザのラベルをより正確に予測するのに役立つ。本研究では,社会的文脈特徴(LP SCRN)を用いたリンク予測に基づくマルチラベル関係近傍分類器を提案した。最初にネットワークにおけるミッシングリンクを予測し,社会的な特徴におけるノード間の類似性に応じてリンクの重みを計算する。添加では,ノード間の潜在的相関関係を捉えることにより,ノードの隣人セットを拡大し,マルチラベル関係分類器を改良した。二つの実世界データセット上での実験を行い,提案した方法は,ネットワークデータにマルチラベル分類の性能を改善することを示す。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
