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J-GLOBAL ID：201602279958438592   整理番号：16A0393220

双対分解を用いた最大マージン潜在特徴関係モデルによる関係属性の予測

著者 (2件)： 西出飛翔 (神戸大 大学院システム情報学研究科) ,  江口浩二 (神戸大 大学院システム情報学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 115  号： 511(IBISML2015 94-102)  ページ： 9-16  発行年： 2016年03月10日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 関係データのための潜在変数モデルがリンク予測などの問題に対して有効であり,その代表的なものの一つが,潜在特徴関係モデル(LFRM)やそのマージン最大化を導入した拡張(MedLFRM)である。本稿では,複数の属性が与えられた関係データから潜在特徴をモデル化するため,MedLFRMに双対分解を導入した新たなモデルを提案する。提案モデルにより,関係データの未知の属性を予測することができる。また,各関係属性に対して逐次的に潜在特徴を推定するモデルを示す。両モデルと関係属性を入力データとしたSVMの関係属性予測問題に対する実験結果に基づいて双対分解の適用による効果を評価する。(著者抄録)

シソーラス用語： *分解 ,  関係データベース ,  変数 ,  モデリング ,  属性 ,  *モデル ,  機械学習
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  マルチタスク学習 ,  モデル化 ,  *潜在特徴関係モデル ,  潜在変数 ,  *双対分解

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 双対分解 ,  モデル ,  属性 ,  予測