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J-GLOBAL ID：201702285988282620   整理番号：17A0477676

ゼロ挿入混合ポアソン-ガンマ分布に基づく非負行列分解における自動関連性決定

AUTOMATIC RELEVANCE DETERMINATION IN NONNEGATIVE MATRIX FACTORIZATION BASED ON A ZERO-INFLATED COMPOUND POISSON-GAMMA DISTRIBUTION

著者 (2件)： ABE Hiroyasu (Doshisha Univ., Kyoto-fu, JPN) ,  YADOHISA Hiroshi (Doshisha Univ., Kyoto-fu, JPN)
資料名： Journal of the Japanese Society of Computational Statistics  (Journal of the Japanese Society of Computational Statistics)
巻： 29  号： 1  ページ： 29-54  発行年： 2016年12月 
JST資料番号： L1619A  ISSN： 0915-2350  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非負行列分解(NMF)は非負要素からなるデータ行列を,やはり非負要素から構成される2つの分解行列の積により,近似する手法である。行列のランクは機知の場合もあるが,そうでない多くの場合においては推定する必要がある。高次モデルは近似度合いを高めるが,過剰適合の問題が発生し,予測という観点からは望ましくない。従って,トレードオフが必要である。本論文では,ベイズモデルに基づく自動関連性決定(ARD)を提示した。この手法は2つの利点を有する。事前に決定すべきハイパーパラメータの数が少ないこと,そして,計算量が比較的に少ないことである。NMFの別の問題は誤差分布である。本論文では,混合ポアソン-ガンマ分布を誤差分布として用いた。提案手法を実世界の購買データに適用し,購買パターンを決定した。

シソーラス用語： 行列 ,  *因数分解 ,  *購買行動 ,  マーケティング ,  購買 ,  Poisson分布 ,  Γ分布 ,  因子分析 ,  多変量解析 ,  計算量
準シソーラス用語： *行列分解 ,  *行列因数分解 ,  非負行列因数分解 ,  非負行列因子分解

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

引用文献 (25件)：

• Abe, H., and Yadohisa, H. (2016). A non-negative matrix factorization model based on the zero-inflated Tweedie distribution. Computational Statistics. 10.1007/s00180-016-0689-8.
• Basu, A., Harris, I. R., Hjort, N. L., and Jones, M. C. (1998). Robust and efficient estimation by minimising a density power divergence. Biometrika, 85, 549-559.
• Berry, M. W., Browne, M., Langville, A. N., Pauca, V. P. and Plemmons, R. J. (2007). Algorithms and applications for approximate nonnegative matrix factorization. <i>Computational statistics & data analysis</i>, 52, 155-173.
• Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.
• Byrd, R. H., Lu, P., Nocedal, J. and Zhu, C. (1995). A limited memory algorithm for bound constrained optimization. SIAM Journal on Scientific Computing, 16, 1190-1208.

タイトルに関連する用語 (4件)： ガンマ分布 ,  非負行列 ,  分解 ,  自動関連性決定