@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220623,
 author = {薩田, 凱斗 and 佐々木, 博昭},
 book = {第84回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {グラフ埋め込みの目的はノードの特徴ベクトルを学習することである．既存のグラフ埋め込み手法はグラフデータの確率分布に強い仮定を設けることが多く，またデータの外れ値の影響を強く受けるといった問題点があった．そこで，本研究では，確率密度関数の比の推定（以下，密度比推定）を介したグラフ埋め込み手法を提案する．提案手法は （1） 確率分布に対する仮定が弱く，（2） ガンマーダイバージェンスを用いることにより外れ値にロバストという2つの特徴がある．そして，数値実験により，既存手法と比較して，提案法が外れ値にロバストかつ複数の確率分布に対して有効なグラフ埋め込み手法であることを数値実験により確認した．},
 pages = {313--314},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {確率密度比推定を用いたロバストなグラフ埋め込み},
 volume = {2022},
 year = {2022}
}