[1N2] 機械学習-機械学習応用(2)

[1N2-04] レイヤーベクトルを用いたマルチプレックスネットワークのエンベディング

〇松野 竜太¹、村田 剛志¹ (1. 東京工業大学)

キーワード：ネットワークエンベディング、マルチプレックスネットワーク、リンク予測、ネットワーク分析

ネットワークエンベディングは, ネットワーク上のノードを低次元のベクトルに変換する手法である。既存のエンベディング手法のほとんどが単層ネットワークを対象としている一方で, 現実世界には, マルチプレックスネットワークと呼ばれるネットワークが多く存在する. そこで、本研究では, レイヤーベクトルを用いたマルチプレックスネットワークのエンベディング手法としてMELLを提案する. MELLは, 各レイヤーの構造からレイヤーの関係性を学習するレイヤーベクトルによって, レイヤーの関係性を考慮したエンベディングを行うことができる. MELLは, リンク予測について既存手法と比較した実験において, 全てのデータセットで既存手法を上回る精度を示した。