グラフ理論に基づく学習の提案と協調フィルタリングへの応用

基于图论的学习方案及其在协同过滤中的应用

• 批准号: 17650043
• 负责人: 上原 邦昭
• 金额: $ 1.86万
• 依托单位: Kobe University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Exploratory Research
• 财政年份: 2005
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2005 至 2006
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-17650043/
• 关键词: 半教師つき学習; マルチウェイカット; 特徴選択; グラフ理論; 最大密度部分グラフ; クリーク; 学習アルゴリズム; グラフに基づく学習; 機械学習; 協調フィルタリング

半教師つき学習は,ラベルデータが少量しか得られない状況で,大量かつ用意に得られるラベルなしデータを訓練集合に加えて,両方のデータを用いて学習するという特徴を持っている.本研究では,両方のデータを節点として,データ間の類似度を枝の重みとして置き換えたグラフを用いてデータ集合を表現し,このグラフのマルチウェイカットを求めて分類を行う,新たな半教師つき学習を提案した.さらに本研究では,半教師つき学習でのみ解決問題である,特徴選択手法を提案した.特徴選択は,通常,各属性が分類に有効かどうかを判断するために,多くのラベルデータが必要である.しかしながら,半教師つき学習ではラベルデータが少量しか得られないことを仮定しているため,有効属性の評価を行うことが困難である.このため,グラフ中の特徴的なパターン発見で使われている最大密度部分グラフを用いて,属性の分類に対する有効度を評価する方法を提案した.さらに,元の属性集合から最適な有効属性集合を求めるために,属性の有効性評価の結果を用いて,属性間の関係を示す属性関連グラフを定議し,このグラフからクリークを発見して有効属性集合を決定する手法も提案した.

半监督学习的特征是在只能获得少量标签数据并使用两个数据的情况下使用这两个数据。在这项研究中，使用图表表达了一个数据集，其中两个数据都用作节点，并且数据之间的相似性被替换为分支权重，并提出了新的半监督学习，这是一个仅在半监视学习中解决的问题。在这项研究中，我们提出了一种特征选择方法，该方法仅在半监督学习中是解决方案问题。特征选择通常确定每个属性是否有效分类。因此，需要大量标签数据。但是，由于假定只能在半监督学习中获得少量标签数据，因此很难评估属性的有效性。因此，我们提出了一种使用在图中发现特征模式中使用的最大密度子图来评估属性分类有效性的方法。此外，为了从原始属性集找到最佳的有效属性集，我们提出了一个与属性相关的图表，使用属性评估结果显示属性之间的关系，以及从该图中查找溪流以确定有效属性集的方法。

项目成果

Semi-Supervised Learning using Feature Selection based on Maximum Density Graph

使用基于最大密度图的特征选择的半监督学习

• 发表时间: 2007
• 期刊: Computer ＆ Systems in Japan (採録決定)(未定)
• 作者: Horaguchi T;Shutoh F;Oshima N;Inoue S;Nakamori S;Omuka T;Yamanaka T;Hisano S;Kuangyi Zhu
• 通讯作者: Kuangyi Zhu

最大密度グラフによる特徴選択を用いた半教師付き学習

使用最大密度图进行特征选择的半监督学习

• 发表时间: 2006
• 期刊: 電子情報通信学会論文誌 D1(採録決定)
• 作者: Horaguchi T;Shutoh F;Oshima N;Inoue S;Nakamori S;Omuka T;Yamanaka T;Hisano S;Kuangyi Zhu;中谷善之;Younes Fadil;中谷善之
• 通讯作者: 中谷善之

Mixed Reality Cooking Support System using Content-free Recipe Selection

使用无内容食谱选择的混合现实烹饪支持系统

• 发表时间: 2006
• 期刊: Proc. of The Second IEEE International Workshop on Multimedia Infrmation Processing and Retrieval
• 作者: Horaguchi T;Shutoh F;Oshima N;Inoue S;Nakamori S;Omuka T;Yamanaka T;Hisano S;Kuangyi Zhu;中谷善之;Younes Fadil
• 通讯作者: Younes Fadil

Effective Allocation of Large Number of Multiple Tasks in Arbitrarily Connected Distributed Computing Systems

任意连接的分布式计算系统中大量多任务的有效分配

• 发表时间: 2006
• 期刊: Journal of Supercomputing 未定(採録決定)
• 作者: Sarker;B.K.
• 通讯作者: B.K.

Integration of Bagging and Boosting with a New Reweight Technique

将 Bagging 和 Boosting 与新的重新加权技术相结合

• 发表时间: 2005
• 期刊: Proc.of International Conference on Computational Intelligence for Modeling, Control and Automation
• 作者: Sarker;B.K.;Yoshiyuki Nakatani;Yoshiaki Yasumura
• 通讯作者: Yoshiaki Yasumura