2005 Fiscal Year Annual Research Report
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
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17650043
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
上原 邦昭 神戸大学, 自然科学研究科, 教授 (60160206)
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| Keywords | 学習アルゴリズム / 半教師つき学習 / グラフに基づく学習 / 機械学習 / 協調フィルタリング |
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| Research Abstract |
本申請課題では,ラベルつきデータのみならず,大量にかつ容易に手に入れることができるラベルなしデータも利用する,半教師つき学習アルゴリズムを開発する.具体的には、ラベルつきデータが持つ「クラス情報」と,ラベルなしデータが持つ「データの分布情報」を合わせた学習アルゴリズムを開発する.このような半教師つき学習では,ラベルなしデータが持つ「データの分布情報」が重要である.つまり,データの集まりがどんな形状をしているかを知る必要がある.そこで,グラフを用いてデータの構造を知ることを考える.具体的には,各データを節点とし,データ間の類似度を枝としたグラフでデータを表現する.類似度はデータ間の距離で測り,距離が近いデータ同士に枝をつなぐ近傍グラフで表す.データを近傍グラフで表現すると,データが密集している部分は距離が近いデータが多いため,たくさん枝が張られることになり,データが密に存在しているということを,枝の密度が高いとして表すことができる.逆にデータが集まっていない部分は,枝もあまり張られていないため疎な部分として表すことができる.このように,データの密度を近傍グラフにおける枝の密度としてみなすことで,2点間の関係(距離)で求めていた問題を,データ全体における形状・密度という観点で問題を解くことに置き換えることができる.さらに,近傍グラフからクリーク(完全部分グラフ)を見つけることが、相関ルール発見におけるAprioriと対応付けることができる。本年度は,以上の考え方に基づいて「グラフに基づく半教師つき学習」として定式化した。
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