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J-GLOBAL ID：201802259020557708   整理番号：18A0162451

タスク集中属性ネットワーク推論のためのネットワークモデル選択【Powered by NICT】

Network Model Selection for Task-Focused Attributed Network Inference

著者 (3件)： Brugere Ivan ,  Kanich Chris ,  Berger-Wolf Tanya Y.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDMW  ページ： 118-125  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークはエンティティ間の関係を表すモデルである。しばしばこれらの関係が明示的に与えられるか,著者らは基礎となる個々のデータで観察された挙動を一般化し,予測する(例;属性あるいはラベル)表現を学習しなければならない。与えられたまたは推論された,最良の表現を選択するかどうかネットワークへの課題と問題に影響を与える。データからのネットワーク表現を評価するためのモデル選択に焦点を当て,ネットワークに関する基礎的予測タスクに焦点を当てた。は一般的で解釈可能なネットワークモデル,ドメインを横断して見られるタスク近傍関数,ロバストなモデル選択のためのいくつかの基準を用いたモジュール方法論を提示した。三オンラインユーザ行動データセット上で提案方法論を実証し,適切なネットワークタスク対交互タスクのためのネットワークモデル選択実験では1桁性能を増加することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  予測 ,  *モデル ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 選択実験 ,  ユーザ行動 ,  オンライン ,  近傍 ,  *モデル選択 ,  エンティティ ,  *ネットワークモデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： タスク ,  属性 ,  推論 ,  モデル選択