| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2017-07-15 |
| タイトル |
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タイトル |
半教師あり非負値行列因子分解を用いた二項分類向け転移学習の評価 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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(株)KDDI総合研究所 |
| 著者所属 |
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(株)KDDI総合研究所 |
| 著者所属 |
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(株)KDDI総合研究所 |
| 著者所属 |
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(株)KDDI総合研究所 |
| 著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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KDDI Research, Inc. |
| 著者名 |
米川, 慧
黒川, 茂莉
村松, 茂樹
小林, 亜令
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，大規模なデータの蓄積 ・ 処理を可能とする手法やツールが成熟してきており，企業や組織によるデータ活用の間口が広がり，新たな価値創造が期待されている．データ活用に際しては，事業領域によっては取得が困難な属性があり，有用な分析が困難となることがある．この問題に対しては，より多くの属性を有する転移元ドメインにおいて構築された非負値行列因子分解の因子を，より少ない属性を有する転移目標ドメインに持ち込み，二つのドメインに共通した属性を手がかりとすることで未知の属性値の推定が可能である．また，転移元ドメインにおける因子の構築に際してラベルデータを用いることで，因子を介してラベルデータの情報を転移目標ドメインに転移することが可能であり，転移目標ドメインにおけるタスクの精度向上が可能だと考えられる．本稿では，転移目標ドメインにおけるタスクの精度改善に向け，Web アクセスログを特徴量とした二項分類タスクを対象に，半教師あり非負値行列因子分解を用いた二項分類向け転移学習の精度を評価した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10114171 |
| 書誌情報 |
研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）
巻 2017-IFAT-127,
号 2,
p. 1-7,
発行日 2017-07-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8884 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-IFAT17127002.pdf (954.6 kB)
