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J-GLOBAL ID：201702249312048496   整理番号：17A0504012

RDFグラフの冗長な特徴表現に対するカーネル関数とその高速計算

著者 (2件)： 荒井大地 (電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻) ,  兼岩憲 (電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 32  号： 1  ページ： B-G34_1-12(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： LoschらはRDF(Resource Description Framework)グラフに対するカーネル関数として交差グラフや交差木に基づくカーネル関数群を提案したが,部分構造を網羅的に数え上げるので過学習の危険性が高い。本論文では,RDFで記述されたリソースrと関連深い特徴だけを学習に利用するために,rを始点とするRDFパスに着目して特徴(部分構造)を抽出し,その部分構造からカーネル関数を設計した。具体的には,rが述語pの関係で目的語oを持つとき,特徴poはrに直に接続してリソースからの連なりを満たすものと考え,RDFパスから述語列とその先の目的語からなる部分構造PRO(Predicticates to an Object)を抽出する。また,PROの数はRDFパスの長さが増すと膨大になるのでPROの長さを制限した制限PROカーネルを設計し,情報利得率を用いて冗長な特徴を削除する方法を提案した。さらに,述語列を内部頂点,目的語を葉とした木構造(PROTree)によって効率的に制限PROカーネルを計算するアルゴリズムを示した。制限PROカーネルをサポートベクターマシンに適用し,1)人気企業の推定,2)人の年代の推定において既存カーネルと比較したところ,F値を重視する場合に制限PROカーネルを利用するとよいことが確かめられた。

シソーラス用語： *フレームワーク【ソフトウェア開発】 ,  *グラフ ,  識別関数 ,  *数え上げ理論 ,  学習 ,  用語 ,  ツリー構造 ,  計算機アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン ,  評価試験
準シソーラス用語： Kernel関数 ,  *RDF【WWW】 ,  *RDFグラフ ,  過学習 ,  述語 ,  年代推定 ,  目的語

著者キーワード (10件)： machine learning ,  RDF ,  kernel ,  information gain ratio ,  SVM ,  machine learning ,  RDF ,  kernel ,  information gain ratio ,  SVM

分類 (4件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  計算理論  (JB02000A) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (17件)：

• [赤穂 00] 赤穂昭太郎:カーネル正準相関分析, 2000年情報論的学習理論ワークショップ(July 2000) (2000)
• [Bicer 11] Bicer, V., Tran, T., and Gossen, A.: Relational Kernel Machines for Learning from Graph-Structured RDF Data, in The Semantic Web: Research and Applications, pp. 47-62, Springer (2011)
• [Collins 01] Collins, M. and Duffy, N.: Convolution Kernels for Natural Language, in Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 625-632 (2001)
• [Exner 12] Exner, P. and Nugues, P.: Entity Extraction: From Unstructured Text to DBpedia RDF Triples, in The Web of Linked Entities Workshop (WoLE 2012) (2012)
• [Fanizzi 12] Fanizzi, N., d’Amato, C., and Esposito, F.: Induction of Robust Classifiers for Web Ontologies through Kernel Machines, Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, Vol. 11, pp. 1-13 (2012)

タイトルに関連する用語 (5件)： RDF ,  グラフ ,  特徴表現 ,  カーネル関数 ,  高速計算