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論文・著書情報


タイトル
和文:レイヤーベクトルを用いたマルチプレックスネットワークのエンベディング手法 
英文: 
著者
和文: 松野竜太, 村田剛志.  
英文: Ryuta Matsuno, Tsuyoshi MURATA.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文: 
英文: 
巻, 号, ページ 1N2-04        pp. 1-4
出版年月 2018年6月5日 
出版者
和文: 
英文: 
会議名称
和文:2018年度(第32回)人工知能学会全国大会 
英文: 
開催地
和文:鹿児島 
英文: 
公式リンク https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2018/subject/1N2-04/advanced
 
アブストラクト Network embedding is a method to convert nodes in a network into low dimensional vectors. Most of existing works are designed for single-layer networks, however, real world networks are often represented as multiplex networks. Thus, we propose a novel embedding method for multiplex networks, named MELL, which incorporates layer vectors that capture layer connectivity. The experimental results of link prediction tasks show that MELL outperforms all of the existing methods.

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