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Joint Inference of Multiple Label Types in Large Network (ICML'14) を読んだ - でかいチーズをベーグルする
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Joint Inference of Multiple Label Types in Large Network (ICML'14) を読んだ - でかいチーズをベーグルする
ICML14から。数式とか書くのはめんどくさいからアイデアを中心に書く。 概要 ネットワーク上の ノード分... ICML14から。数式とか書くのはめんどくさいからアイデアを中心に書く。 概要 ネットワーク上の ノード分類 の話で、各ノードは 複数のラベルタイプを持っている という設定。例えば論文中で使われている例だと、Facebookユーザの出身地、現住所、高校、大学、雇い主の5つのラベルタイプを同時に推定する。 アイデア 提案手法は接続されているノードペアの 多くが出来るだけラベルを共有する ようにノードのラベルを決定する。このやり方がうまくいくことを説明するために既存手法(ラベル伝搬法)がうまくいかない例を挙げる。下の図(論文中Fig. 1)に対してラベル伝搬法を適用すると、u のhometownとcurrent cityはそれぞれ多数決により H と C' と推定される。でもこれだと右の方にいる赤いやつらと u がどのタイプのラベルも共有しないため、 なぜ友達なのかが説明されない という状況に
2015/01/07 リンク