[B-16] インターネットアーキテクチャ

[B-16-14] ノードの埋め込みベクトルを利用したグラフ上のランダムウォークに関する提案

^○岡野康太朗, 中川大輝, Nay Aung Han, 大崎博之 (関西学院大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード：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。