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講演抄録/キーワード
講演名 2012-11-07 15:30
サブセット無限関係モデル
石黒勝彦上田修功澤田 宏NTTIBISML2012-37
抄録 (和) 本論文ではソーシャルネットワーク上の友達関係やオンライン購買履歴のような関係データ解析のための新しい確率的生成モデルを提案する.通常,関係データは行列形式で表現されるが,多くの実データにおいてその行列は非常にスパースであり,あるいはノイズの影響を受ける.スパースなデータ要素あるいはノイズに起因するデータ要素は元々のデータがもつクラスタ構造とは関係がないはずであるが,多くの既存モデルではこのような要素の存在が構造の解析の妨げとなっている.そこで,我々は各関係データがクラスタリングの役に立つ(“relevant”) か否かを明示的に推定することで上記の問題を回避するモデルを考案した.複数の人工データおよび実データを用いた実験結果から,提案するモデルは定量的にも定性的にも非常に好ましい解析結果を実現することが可能であることを確認した. 
(英) We propose a new probabilistic generative model for analyzing sparse and noisy relational data, such as friend-links on social network services and customer records in online shops. Real-world relational data often include a large portion of non-informative data entries. Many existing stochastic blockmodels suffer from these irrelevant data entries. The proposed model incorporates a latent variable that explicitly indicates whether each data entry is relevant or not to diminish bad effects associated with such irrelevant data. Through experiments, we show that the proposed model can extract clusters with stronger relations among data within the cluster than clusters obtained by the conventional model.
キーワード (和) クラスタリング / 関係データ / 特徴選択 / ノンパラメトリックベイズ / / / /  
(英) clustering / relational data / nonparametric Bayes / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-37, pp. 23-30, 2012年11月.
資料番号 IBISML2012-37 
発行日 2012-10-31 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IBISML2012-37

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2012-11-07 - 2012-11-09 
開催地(和) 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 
開催地(英) Bunkyo School Building, Tokyo Campus, Tsukuba Univ. 
テーマ(和) 第15回情報論的学習理論ワークショップ 
テーマ(英) the 15th Information-Based Induction Sciences Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2012-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) サブセット無限関係モデル 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Subset Infinite Relational Model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) クラスタリング / clustering  
キーワード(2)(和/英) 関係データ / relational data  
キーワード(3)(和/英) 特徴選択 / nonparametric Bayes  
キーワード(4)(和/英) ノンパラメトリックベイズ /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 石黒 勝彦 / Katsuhiko Ishiguro / イシグロ カツヒコ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 上田 修功 / Naonori Ueda / ウエダ ナオノリ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 澤田 宏 / Hiroshi Sawada / サワダ ヒロシ
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
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講演者 第1著者 
発表日時 2012-11-07 15:30:00 
発表時間 150分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2012-37 
巻番号(vol) vol.112 
号番号(no) no.279 
ページ範囲 pp.23-30 
ページ数
発行日 2012-10-31 (IBISML) 


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