[B-16-14] A Study on Exploring Random Walk on Graphs Using Node Embedding Vectors
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
Keywords:ランダムウォーク、ノードの埋め込み
未知のグラフにおける対象ノードを発見するための手法として、ランダムウォークに基づくアルゴリズムが広く用いられている。一方、機械学習分野においては、グラフやノードの埋め込み技術が注目されている。埋め込み技術は、ベクトルではなくグラフとして表現されるデータのモデルへの入力を可能とし、グラフ上の情報を効果的に利用する手法である。本稿では、グラフ上のランダムウォークにおいて、移動エージェントが訪問しているノードの隣接ノードと各隣接ノードの埋め込みベクトルを取得できる状況下で、効率的なグラフ探査を可能とするランダムウォーク手法を提案する。具体的には、重み付きランダムウォークにおいて、ノードの埋め込みベクトルを利用して次に遷移する隣接ノードを選択する手法である EmbedRW を提案する。
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