機械学習アルゴリズムのための最適グラフ構成法に関する研究

• 研究課題/領域番号: 24800036
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 補助金
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 烏山 昌幸 京都大学, 化学研究所, 助教 (40628640)
• 研究期間 (年度): 2012-08-31 – 2014-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2013年度)
• 配分額: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円); 2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2012年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: 機械学習 / グラフ / バイオインフォマティクス / 半教師付き学習

研究概要

生物学におけるタンパク質の相互作用ネットワークやソーシャルネットワークにおけるリンク構造など，様々な場面でネットワークとして表現されるデータの解析に注目が高まっている．このようなネットワークは数学的には「グラフ」と呼ばれる．本研究ではグラフとしての特徴をもつデータを扱う基本アルゴリズムの開発を行ったものであり，グラフ上での予測問題において既存の手法とくらべ高い精度を持つことを実験的に確認することに成功した．

研究成果

• [雑誌論文] Multiple Graph Label Propagation by Sparse Integration (2013)
  • 著者名/発表者名: Karasuyama, M. and Mamitsuka, H.
  • 雑誌名: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 巻: 24 号: 12 ページ: 1999-2012
  • DOI: 10.1109/tnnls.2013.2271327
  • 査読あり
• [学会発表] Manifold-based Similarity Adaptation for Label Propagation (2013)
  • 著者名/発表者名: M Karasuyama, and H Mamitsuka
  • 学会等名: Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS)
• [学会発表] 局所線形近似に基づくラベル伝播のための類似度適合 (2013)
  • 著者名/発表者名: 烏山昌幸, 馬見塚拓
  • 学会等名: 情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML)
• [学会発表] Manifold-based Similarity Adaptation for Label Propagation (2013)
  • 著者名/発表者名: M. Karasuyama and H. Mamitsuka
  • 学会等名: Neural Information Processing Systems
  • 発表場所: Lake Taho, Nevada, US
• [学会発表] 局所線形近似に基づくラベル伝播のための類似度適合 (2013)
  • 著者名/発表者名: 烏山昌幸
  • 学会等名: 情報論的学習理論と機械学習研究会
  • 発表場所: 名古屋工業大学
• [学会発表] ラベル伝播アルゴリズムにおける複数グラフのスパース結合法 (2012)
  • 著者名/発表者名: 烏山昌幸, 馬見塚拓
  • 学会等名: 情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML)
• [学会発表] ラベル伝播アルゴリズムにおける複数グラフのスパース結合法 (2012)
  • 著者名/発表者名: 烏山昌幸
  • 学会等名: 第15回情報論的学習理論ワークショップ
  • 発表場所: 筑波大学 東京キャンパス文京校舎