- 著者
-
竹内 孝
石黒 勝彦
木村 昭悟
澤田 宏
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 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 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.112, no.279, pp.67-74, 2012-10-31
- 参考文献数
- 25
本稿では,非負値制約下における複数行列の同時分解法(Stacked Non-negative Matrix Factorization:sNMF)を提案する.sNMFは,行列同士の関係を利用して複数の非負値行列を同時に分解する手法であり,NMFを一般化したモデルとして定式化される.sNMFは,未定義領域有りNMFの特殊な例とも解釈できる.本稿では,データマイニングの分野で関心を集めている,ソーシャルメディアからの話題トピックと話題に関するユーザクラスタの同時抽出問題にsNMFを適用した.NMFと比較して,定量的にも定性的にもsNMFの利用によって解析精度の向上が確認された.