著者

則 のぞみ ボレガラ ダヌシカ 鹿島 久嗣

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

---

本論文では,関係データ予測におけるデータ過疎の問題を解決するために,複数の情報源からの関係データを統合する予測手法を提案する.提案手法では複数種類の関係データをそれぞれハイパーグラフにおける接続行列に変換し,非線形写像を適用する.現実のデータセットを用いた実験により,提案手法が一種類の関係データに基づく既存手法や複数種類のテンソル同時分解などを上回る予測精度を持つことを示す.