複数行列データからのデータ因子構造推定

2018 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 16H02868
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 馬見塚 拓 京都大学, 化学研究所, 教授 (00346107)
• 研究期間 (年度): 2016-04-01 – 2019-03-31
• キーワード: 機械学習

研究実績の概要

様々な応用で、データは、行や列の項目を互いに共有する複数の行列として与えられる。例えば、EC(electronic commerce)サイトのデータは、メインデータが顧客（ユーザ）と商品（アイテム）の行列だが、それのみならずさらに顧客同士、商品同士の関係を表現する行列をデータとして得ることができる。他の例では、患者に対する薬の投与では、投与結果が患者と薬の行列としてメインデータとなり、さらに薬同士の相同性を表す行列をデータとして取得可能である。メインデータに対する付加データは、サイドインフォメーションと呼ばれ、機械学習の予測精度を向上させる上で非常に重要である。
本研究の目的は、このように、メインデータのみならずサイドインフォメーションが与えられる状況、すなわち複数の行列を入力とし、行列の構造、特に因子、上記の例では、顧客と商品に関連する因子を抽出するための、一般性のある行列分解の枠組みと効率的な解決手法を構築することであった。研究実績は多岐に渡り、ここでは、２つの結果例を挙げる：
１，メインデータが行列のみならずテンソルであり、テンソルのある次元を共有する行列がサイドインフォメーションとして与えられる場合に、テンソルと行列全体を表すノルムを定義し、ノルムを効率的に学習するアルゴリズムを開発した。理論的にノルムの性質を解析すると同時に、実験的に開発アルゴリズムの有効性を人工及び実際のいくつかのデータで示した。成果は、Neural Computation誌、及び機械学習のトップ国際会議であるNeurIPSの予稿集に掲載された。
２，メインデータとサイドインフォメーションを分解し因子を抽出する問題設定に対し、確率モデルによる非常に効率的で大規模データに適用可能な手法を開発した。成果は、人工知能のトップ国際会議であるAAAIの予稿集に掲載された。

現在までの達成度 (段落)

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [国際共同研究] Fudan University(中国)
  • 国名: 中国
  • 外国機関名: Fudan University
• [国際共同研究] Aalto University(フィンランド)
  • 国名: フィンランド
  • 外国機関名: Aalto University
• [雑誌論文] Scaled Coupled Norms and Coupled Higher-Order Tensor Completion (2020)
  • 著者名/発表者名: Wimalawarne Kishan、Yamada Makoto、Mamitsuka Hiroshi
  • 雑誌名: Neural Computation 巻: 32 ページ: 447～484
  • DOI: https://doi.org/10.1162/neco_a_01254
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Scalable Probabilistic Matrix Factorization with Graph-Based Priors. (2020)
  • 著者名/発表者名: Strahl, J., Peltonen, J., Mamitsuka, H. and Kaski, S.
  • 雑誌名: Proceedings of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020) 巻: - ページ: -
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] HPOAnnotator: improving large-scale prediction of HPO annotations by low-rank approximation with HPO semantic similarities and multiple PPI networks (2019)
  • 著者名/発表者名: Gao Junning、Liu Lizhi、Yao Shuwei、Huang Xiaodi、Mamitsuka Hiroshi、Zhu Shanfeng
  • 雑誌名: BMC Medical Genomics 巻: 12 ページ: 187
  • DOI: https://doi.org/10.1186/s12920-019-0625-1
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Modelling G×E with historical weather information improves genomic prediction in new environments (2019)
  • 著者名/発表者名: Gillberg Jussi、Marttinen Pekka、Mamitsuka Hiroshi、Kaski Samuel
  • 雑誌名: Bioinformatics 巻: 35 ページ: 4045～4052
  • DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btz197
  • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
• [雑誌論文] Fast and Robust Multi-View Multi-Task Learning via Group Sparsity (2019)
  • 著者名/発表者名: Sun Lu、Nguyen Canh Hao、Mamitsuka Hiroshi
  • 雑誌名: Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019) 巻: - ページ: 3499-3505
  • DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2019/485
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Multiplicative Sparse Feature Decomposition for Efficient Multi-View Multi-Task Learning (2019)
  • 著者名/発表者名: Sun Lu、Nguyen Canh Hao、Mamitsuka Hiroshi
  • 雑誌名: Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019) 巻: - ページ: 3506-3512
  • DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2019/486
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Improving drug response prediction by integrating multiple data sources: matrix factorization, kernel and network-based approaches (2019)
  • 著者名/発表者名: Guvenq Paltun Betel、Mamitsuka Hiroshi、Kaski Samuel
  • 雑誌名: Briefings in Bioinformatics 巻: - ページ: -
  • DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbz153
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Factor Analysis on a Graph. (2018)
  • 著者名/発表者名: Karasuyama, M. and Mamitsuka, H.
  • 雑誌名: Proceedings of the 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2018) 巻: - ページ: 1117-1126
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Ultra High-Dimensional Nonlinear Feature Selection for Big Biological Data (2018)
  • 著者名/発表者名: Yamada Makoto、Tang Jiliang、Lugo-Martinez Jose、Hodzic Ermin、Shrestha Raunak、Saha Avishek、Ouyang Hua、Yin Dawei、Mamitsuka Hiroshi、Sahinalp Cenk、Radivojac Predrag、Menczer Filippo、Chang Yi
  • 雑誌名: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 巻: 30 ページ: 1352～1365
  • DOI: https://doi.org/10.1109/TKDE.2018.2789451
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] SIMPLE: Sparse Interaction Model over Peaks of moLEcules for fast, interpretable metabolite identification from tandem mass spectra (2018)
  • 著者名/発表者名: Nguyen Dai Hai、Nguyen Canh Hao、Mamitsuka Hiroshi
  • 雑誌名: Bioinformatics 巻: 34 ページ: i323～i332
  • DOI: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty252
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Convex Coupled Matrix and Tensor Completion (2018)
  • 著者名/発表者名: Wimalawarne Kishan、Yamada Makoto、Mamitsuka Hiroshi
  • 雑誌名: Neural Computation 巻: 30 ページ: 3095～3127
  • DOI: https://doi.org/10.1162/neco_a_01123
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] AiProAnnotator: Low-rank Approximation with network side information for high-performance, large-scale human Protein abnormality Annotator (2018)
  • 著者名/発表者名: Gao Junning、Yao Shuwei、Mamitsuka Hiroshi、Zhu Shanfeng
  • 雑誌名: Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM 2018) 巻: - ページ: 13-20
  • DOI: https://doi.org/10.1109/BIBM.2018.8621517
  • 査読あり / 国際共著
• [雑誌論文] Efficient Convex Completion of Coupled Tensors using Coupled Nuclear Norms. (2018)
  • 著者名/発表者名: Wimalawarme, K. and Mamitsuka, H.
  • 雑誌名: Proceedings of the Thirty-Second Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018) 巻: - ページ: 6902-6910
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Scalable Probabilistic Matrix Factorization with Graph-Based Priors. (2020)
  • 著者名/発表者名: Strahl, J., Peltonen, J., Mamitsuka, H. and Kaski, S.
  • 学会等名: 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020)
  • 国際学会
• [学会発表] Fast and Robust Multi-View Multi-Task Learning via Group Sparsity (2019)
  • 著者名/発表者名: Sun Lu、Nguyen Canh Hao、Mamitsuka Hiroshi
  • 学会等名: 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019)
  • 国際学会
• [学会発表] Multiplicative Sparse Feature Decomposition for Efficient Multi-View Multi-Task Learning. (2019)
  • 著者名/発表者名: Sun Lu、Nguyen Canh Hao、Mamitsuka Hiroshi
  • 学会等名: 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019)
  • 国際学会
• [学会発表] Factor Analysis on a Graph. (2018)
  • 著者名/発表者名: Karasuyama, M. and Mamitsuka, H.
  • 学会等名: Proceedings of the 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2018)
  • 国際学会
• [学会発表] AiProAnnotator: Low-rank Approximation with network side information for high-performance, large-scale human Protein abnormality Annotator (2018)
  • 著者名/発表者名: Gao Junning、Yao Shuwei、Mamitsuka Hiroshi、Zhu Shanfeng
  • 学会等名: 2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM 2018)
  • 国際学会
• [学会発表] Efficient Convex Completion of Coupled Tensors using Coupled Nuclear Norms. (2018)
  • 著者名/発表者名: Wimalawarme, K. and Mamitsuka, H.
  • 学会等名: Thirty-Second Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2018)
  • 国際学会
• [図書] Machine Learning for Marketing (2019)
  • 著者名/発表者名: Hiroshi Mamitsuka
  • 総ページ数: 237
  • 出版者: Global Data Science Publishing
  • ISBN: 9784991044526
• [図書] Data Mining for Systems Biology (2018)
  • 著者名/発表者名: Hiroshi Mamitsuka
  • 総ページ数: 243
  • 出版者: Springer
  • ISBN: 9781493985609
• [図書] Textbook of Machine Learning and Data Mining: with Bioinformatics Applications (2018)
  • 著者名/発表者名: Hiroshi Mamitsuka
  • 総ページ数: 388
  • 出版者: Global Data Science Publishing
  • ISBN: 9784991044502
• [備考] "Textbook of Machine Learning and Data Mining"
  • URL: https://www.bic.kyoto-u.ac.jp/pathway/mami/pubs/MLTextbook.html
• [備考] "Machine Learning for Marketing"
  • URL: https://www.bic.kyoto-u.ac.jp/pathway/mami/pubs/ML4Marketing.html