人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第32回 (2018)
セッションID: 1N2-04
会議情報

レイヤーベクトルを用いたマルチプレックスネットワークのエンベディング
*松野 竜太村田 剛志
著者情報
会議録・要旨集 フリー

詳細
抄録

ネットワークエンベディングは, ネットワーク上のノードを低次元のベクトルに変換する手法である。既存のエンベディング手法のほとんどが単層ネットワークを対象としている一方で, 現実世界には, マルチプレックスネットワークと呼ばれるネットワークが多く存在する. そこで、本研究では, レイヤーベクトルを用いたマルチプレックスネットワークのエンベディング手法としてMELLを提案する. MELLは, 各レイヤーの構造からレイヤーの関係性を学習するレイヤーベクトルによって, レイヤーの関係性を考慮したエンベディングを行うことができる. MELLは, リンク予測について既存手法と比較した実験において, 全てのデータセットで既存手法を上回る精度を示した。

著者関連情報
© 2018 一般社団法人 人工知能学会
前の記事 次の記事
feedback
Top