[2E6-GS-5] Webインテリジェンス: 社会データ分析 (3)

[2E6-GS-5-03] 転移学習に用いたリンクの役割発見

〇劉 庶¹、菊田 俊平¹、鳥海 不二夫¹ (1. 東京大学)

キーワード：複雑ネットワーク、役割発見、転移学習

複雑ネットワークにおけるノードの役割発見に比べると、リンクの役割発見についての研究はまだ十分なされていない状況である。本論文は、転移学習を用いたリンクの役割発見のフレームワークを提案する。本フレームワークには、辺双対グラフを用いたリンクのノード表現変換や、struc2vecを用いた分散表現取得手法や、敵対的学習によるリンクの役割発見が含まれる。計算実験により、提案フレームワークは既存手法に比べるとより高い精度でリンクの役割を発見できた。