人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第34回 (2020)
セッションID: 2E6-GS-5-03
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転移学習に用いたリンクの役割発見
*劉 庶菊田 俊平鳥海 不二夫
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抄録

複雑ネットワークにおけるノードの役割発見に比べると、リンクの役割発見についての研究はまだ十分なされていない状況である。本論文は、転移学習を用いたリンクの役割発見のフレームワークを提案する。本フレームワークには、辺双対グラフを用いたリンクのノード表現変換や、struc2vecを用いた分散表現取得手法や、敵対的学習によるリンクの役割発見が含まれる。計算実験により、提案フレームワークは既存手法に比べるとより高い精度でリンクの役割を発見できた。

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© 2020 一般社団法人 人工知能学会
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