05月24日(Wed) 13:50〜15:30 K会場(ウインクあいち-10F 1002会議室)
| 演題番号 | 2K2-3 |
|---|---|
| 題目 | Itemset Factorization Machine |
| 著者 | 石畠 正和(北海道大学 大学院情報科学研究科) Blondel Mathieu(NTTコミュニケーション科学基礎研究所) |
| 時間 | 05月24日(Wed) 14:30〜14:50 |
| 概要 | Higher-Order Factorization Machine (HOFM) は特徴の高次組合せ効果を考慮した識別学習を行う手法である。本発表では、HOFM を任意の特徴の組合せ集合族を考慮できるように拡張した Itemset Factorization Machine (IFM) を提案する。本発表では、頻出パターンマイニングによって得られた組合せ集合族を IFM の入力とし、IFM の学習により、それらのうち識別に寄与するパターンを取り出せることを確認する。 |
| 論文 | PDFファイル |