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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-23 13:00 量子ウォークを用いたノード埋め込みの初期評価 ○佐藤 嶺・春田秀一郎・斎藤和広・黒川茂莉（KDDI総合研究所）  IBISML2022-57 |
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| 抄録 | （和） | グラフのノード埋め込み手法の一つであるDeepWalk は, グラフ上を探索するランダムウォークから得られるシーケンスを用いてノードの特徴量を表現する. 本研究では, ランダムウォークよりも計算処理速度が高速になることが期待される量子ウォークを使用して, ノード分類タスクにおける量子ウォークの設計手法およびノード埋め込みの精度評価を行う. 具体的に, 時間ごとにノードに量子が存在する確率(時間平均確率) をノード分類の特徴量として用いることを提案する. このとき, 量子ウォークが量子の初期状態の影響を受けることを考慮して, 全ノードから量子ウォークを行う場合と, 各ノードから量子ウォークを行う場合の2 つの特徴を使用する. 3 つの中規模の実データから構成されるグラフデータセットを使用し, 得られるDeepWalk および量子ウォークによる特徴量の精度をノード分類タスクで性能を比較する. 一部のグラフでは量子ウォークによるノード特徴量がDeepWalk による特徴量よりも優位であることを示す. |
| （英） | DeepWalk is one of the node-embedding methods which represents node features using sequences obtained from a random walk on graphs. In this study, we use a quantum walk, which is computationally faster than random walks, to evaluate the accuracy of node embedding for the node classification task. Specifically, we propose to use the probability of the existence of a quantum walker at a node at each time (time-averaged probability) as a feature of node classification. Considering that the quantum walk is affected by the initial state of the quantum walker, we use two types of features: one is a quantum walk from all nodes, and the other is a quantum walk from each node. We use three medium sized real-data graphs as validation data, and compare the accuracy of the node classification tasks obtained by DeepWalk and by quantum walk. For some graphs, we show that quantum walk are superior to DeepWalk in node features. |
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| キーワード | （和） | ノード埋め込み / DeepWalk / 量子ウォーク / / / / / |
| （英） | Graph embedding / DeepWalk / Quantum walk / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 325, IBISML2022-57, pp. 101-105, 2022年12月. | |
| 資料番号 | IBISML2022-57 | |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) | |
| ISSN | 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 | IBISML2022-57 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2022-12-22 - 2022-12-23 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-12-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 量子ウォークを用いたノード埋め込みの初期評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Initial evaluation of node embedding using quantum walk |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ノード埋め込み / Graph embedding |
| キーワード(2)（和/英） | DeepWalk / DeepWalk |
| キーワード(3)（和/英） | 量子ウォーク / Quantum walk |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 佐藤 嶺 / Rei Sato / サトウ レイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 春田 秀一郎 / Shuichiro Haruta / シュウイチロウ ハルタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 斎藤 和広 / Kazuhiro Saito / カズヒロ サイトウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒川 茂莉 / Mori Kurokawa / モリ クロカワ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-23 13:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2022-57 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.325 |
| ページ範囲 | pp.101-105 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-12-15 (IBISML) |
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