2017 Fiscal Year Annual Research Report
Estimating the factor structure in multiple matrices
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16H02868
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
馬見塚 拓 京都大学, 化学研究所, 教授 (00346107)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 協調行列分解 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
複数行列（主行列と補助行列）を入力とし共有される因子を抽出する、協調行列分解(collaborative matrix factorization)手法を開発するとともに実装を行った。
また、複数の応用に対し開発手法の適用を開始した。応用は、１）ヒトタンパク質の機能予測、２）植物（穀物）育種での収量等形質予測、等である。
例えば、上記２）での入力は、主行列は、行と列に植物の個体×育成地域を持ち、要素には収量等の形質の値が入る。一方、補助行列は、個体の遺伝情報、また育成地域の天候や土壌情報等の環境情報が入力となる。すなわち、この例では、全体で３つの行列からなり、植物育種では、主行列の形質が、遺伝情報（G）と環境情報（E）から決まるという仮定を持っており、GXEとしばしば呼ばれる。協調行列分解はこの仮定を正しく実現していると言える。
今後、手法適用結果から、手法の改良と応用へのフィードバックを行っていく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定通り、協調行列分解手法を構築、実装するとともに、応用への適用を行っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
協調行列分解手法の改良、及び、異なる複数行列への適用手法の開発を行っていく。
同時に、植物育種応用ではデータ取得に時間がかかるため、データ取得にも注力する。
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[Journal Article] Factor Analysis on a Graph2018
Author(s)
Karasuyama, M. and Mamitsuka, H.
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Journal Title
Proceedings of the 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2018) (JMLR Workshop and Conference Proceedings (PMLR))
Volume: 84
Pages: 1117-1126
Peer Reviewed / Open Access
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