14:20 〜 14:40
[4E3-GS-2-02] リンクの埋め込み表現学習
キーワード：複雑ネットワーク、リンクの埋め込み表現学習、ハイパーグラフ、辺双対グラフ
複雑ネットワークは要素（ノード）と要素間の関係性（リンク）を示すデータ構造の一つであり，個体の要素のみに関わらず複雑系全体からの性質の究明に役立つ．ネットワークエンベディングは，ノードやリンク，またはネットワーク自体を高次な隠れ空間に埋め込み，ベクトル表現を学習するタスクである．本研究ではリンクの埋め込み表現学習手法を提案する．まず，ネットワークをハイパーネットワーク方式の辺双対ネットワークに変換することで，リンクをノードに切り替える．次に，ハイパーネットワーク上にスケーラブルなランダムウォークを通してノードのマルチ解像度を持つコンテキストを生成する．最後に，コンテキストからノードの埋め込み表現を自然言語処理の手法で学習する．評価実験として，トイネットワークや生成ネットワークを用いて，埋め込み表現からリンクの構造的特徴の識別度を確認する．更にリンク予測タスクにおいて，従来手法との精度確認を行う．
講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。