2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[2P4-GS-11] AIと社会

2023年6月7日(水) 13:30 〜 14:50 P会場 (会議室 G1+G2)

座長:赤崎 拓未(富士通) [現地]

14:10 〜 14:30

[2P4-GS-11-03] 新たな多様性指標を用いたグラフニューラルネットワークによるリンク予測

〇金城 敬太1 (1. 共立女子大学)

キーワード:多様性、包摂性、グラフニューラルネットワーク、公平性、分断社会

近年,多くの分野で多様性の重要性が認識されるようになっている.その中で,ソーシャルネットワークなどにおけるノード間のリンクの多様性も重要である.本研究では,リンク予測を行う際に,こうしたネットワークにおける多様性を維持する方法を提案する.そのために,先行研究を参考に,ネットワークにおける多様性を示す指標と,類似性に基づく指標を新たに定義する.そして,これらの指標をグラフニューラルネットワークに導入し,ネットワークのリンクを予測する.本手法を実データに適用した実験の結果,多様性を維持しつつ,高い予測精度が得られることが確認された.本手法は.推薦システムの性能向上への応用が期待される.

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