非対称で個体差がある関係データ分析のための機会調整型無限関係モデル Chance Adjusted Infinite Relational Model for Asymmetric and Individually Different Relational Data Analysis

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抄録

本稿では,関係の有無の持つ意味が非対称であり,関係を生成する機会に個体差があるような関係データを分析するための,新しい生成モデルを提案する.提案するモデルでは,各オブジェクトに対して他オブジェクトとの遭遇しやすさを表すパラメータが組み込まれている.そして,サブセットクラスタリングのアイデアに基づき,オブジェクト同士が遭遇した時は,クラスタ固有の分布から,遭遇しなかった場合は,全データで共通の分布から関係が生成される.そのため,購買履歴のようにリンクと非リンクのもつ意味が非対称であり,オブジェクト毎に関係を生成する機会に個体差があるような関係データにおいて,それら非対称性や個体差を吸収してクラスタリングを行うことができる.本稿では,人工データ,実データを用いた実験により,提案するモデルの有効性を示す.

We propose a new generative model which analyses asymmetric and individually different relational data. In our proposed model, each object has a parameter which adjusts chance of encounter with another objects. Then, based on the idea of subset clustering, each relations are generated from cluster specific probability only if objects encounters each other, otherwise from background probability which is common in the entire objects. Hence, our proposed model can expresses individual differences in freqency of relationships and asymmetricity between link relation and not-link relation, as in purchase history data. In this paper, we show the usefulness of the model through experiments with synthetic and real-world data sets.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning

    電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 111(480), 1-8, 2012-03-05

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  19件中 1-19件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009545968
  • NII書誌ID(NCID)
    AA12482480
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    023569647
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 
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