アイテムのクラス情報を利用した非負値行列分解NMF

遺伝子機能の関連解析への応用

抄録

非負行列分解NMFは、ショッピングのアイテム推薦、画像認識、バイオインフォマティクスなど、さまざまな問題に広く使用されている。しかしデータが疎な場合、NMFは共起頻度にもとづくためアイテム同士の関連付けが困難となり、アイテムの関連づけが困難になる。本稿では、階層関係情報を利用して、行列データに項目の上位概念を追加することによって、疎なデータでも関連性を発見する方法を提案する。特に遺伝子と機能情報の関連付けについて検討した。さらに、クラス情報をさらに増やすこともある程度有効と考えられる。しかし増やしすぎると同じクラスターに多くのアイテムが集中して望ましくない。この過度の増加を避けるためのいくつかのアイデアについても議論する。