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J-GLOBAL ID：202002214411121614   整理番号：20A1955699

MLNE:マルチラベルネットワーク埋込み【JST・京大機械翻訳】

MLNE: Multi-Label Network Embedding

著者 (3件)： Shi Min (Department of Computer & Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, USA) ,  Tang Yufei (Department of Computer & Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, USA) ,  Zhu Xingquan (Department of Computer & Electrical Engineering and Computer Science, Florida Atlantic University, Boca Raton, FL, USA)
資料名： IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems  (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
巻： 31  号： 9  ページ： 3682-3695  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0881A  ISSN： 2162-237X  CODEN： ITNNEP  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ネットワーク埋込みは,低次元ベクトルを用いてネットワークのトポロジー構造を保存することを目的とし,ストレスの多い特徴抽出手順の自由なグラフマイニングタスク(例えば,リンク予測または分類)の無数の駆動に有効であることを示した。ノードコンテンツおよび/またはラベル情報を統合するための多くの方法が提案されてきたが,これは学習潜在空間において互いに近接する類似のコンテンツ/ラベルを共有するノードを有する。今日まで,既存の方法は,単一ラベルを持つネットワーク化されたインスタンスを考慮し,ノード表現学習のための全体としてラベルの集合を考慮する。したがって,それらは,インスタンスの複雑な概念を記述する際にユビキタスである複数のラベル(即ち,マルチラベル)を含むインスタンスのネットワークを扱うことができない。本論文では,ネットワーク化されたマルチラベルインスタンスに対する特徴表現を学習するために,新しいマルチラベルネットワーク埋込み(MLNE)問題を定式化した。MLNE学習の鍵はノードトポロジー構造,ノードコンテンツ,マルチラベル相関を集約することである。効果的な学習のための情報を結合するための2層ネットワーク埋込みフレームワークを提案した。高次ラベル相関を捉えるために,ラベルネットワークがマルチラベル関係を通してノードネットワークと相互作用する低レベルノード-ノードネットワーク上の高レベルラベル--ラベルネットワークを形成するためにラベルを使用する。低レベルノード-ノードネットワークを,ラベル間のよく捕獲された高次相関を有する高レベルラベルネットワークからの潜在ラベル特異的特徴によって強化することができた。マルチラベルインフォームドネットワーク埋込みを可能にするために,著者らは,統一訓練目的によって同じ低次元潜在空間の下で最適化されるノードとラベル表現の両方を強制する。実世界データ集合での実験は,MLNEがラベル情報を考慮する場合とない場合の方法と比較して,より良い性能を達成することを実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相幾何学 ,  最適化 ,  相互作用 ,  ベクトル ,  学習 ,  *ネットワーク ,  特徴抽出 ,  定式化 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： ユビキタス ,  ネットワーク化 ,  二層 ,  低次元 ,  特徴表現 ,  表現学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 埋込み