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文献
J-GLOBAL ID:201802271954154479   整理番号:18A1416092

アイテムセットファクトリゼーションマシン

Itemset Factorization Machines
著者 (2件):
資料名:
巻: 31st  ページ: ROMBUNNO.2K2-3  発行年: 2017年 
JST資料番号: X0580B  ISSN: 1347-9881  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:
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Higher-Order Factorization Machine(HOFM)は特徴の高次組合せ効果を考慮した識別学習を行う手法である。本発表では,HOFMを任意の特徴の組合せ集合族を考慮できるように拡張したItemset Factorization Machine(IFM)を提案する。本発表では,頻出パターンマイニングによって得られた組合せ集合族をIFMの入力とし,IFMの学習により,それらのうち識別に寄与するパターンを取り出せることを確認する。(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  その他のオペレーションズリサーチの手法 

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