Project/Area Number |
24KJ0764
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 国内 |
Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
劉 庶 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特別研究員(DC2)
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Project Period (FY) |
2024-04-23 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2025: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2024: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
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Outline of Research at the Start |
複雑ネットワークは,現実世界の相互作用を表現するための強力なツールである.機械学習の発展により,ノードの埋め込みなどの技術を用いて,ネットワークからより高度な推論を得ることができるようになった.しかし,より高度なネットワークの構造情報を活用した埋め込み方法はまだ十分に研究されていない. 本研究では,様々な種類の複雑ネットワークのノード埋め込み表現を学習する新しい手法を提案し,計算社会科学や計算生物科学分野に応用する.
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