研究課題/領域番号 |
19K20352
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
研究代表者 |
劉 欣 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (20803935)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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キーワード | Graph embedding / Graph neural network / Bipartite graph / Heterogeneous graph / Knowledge graph / Node classification / Node ranking |
研究成果の概要 |
プロジェクトの成果には、調査方法とオープンソースソフトウェアの両方が含まれます。我々は、単部グラフ、二部グラフ、異種知識グラフ、属性グラフ、マルチグラフなど、さまざまなグラフに埋め込みアプローチを提案しました。また、救急車の需要予測、引用の推奨、脳障害の診断など、実際のアプリケーションへのアプローチの適用にも成功しています。
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自由記述の分野 |
知能情報学関連
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
このプロジェクトでは、様々なグラフで、グラフ埋め込みの共通の本質を明らかにします。これまでに、単部グラフ、二部グラフグラフ、異種頂点グラフ、ナレッジグラフ、属性付きグラフ、マルチグラフなど、さまざまなグラフに対する埋め込み手法を提案してきました。さまざまなグラフを研究することは、実世界の複雑なシステムを適切に表現し、幅広い応用につながるため、科学的に意義があります。
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