| ゼミナールI講演 |
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| 日時(Date)： | 平成28年5月18日(水)3限 (13:30 -- 15:00) Wed., May 18th, 2016 (3rd Period, 13:30 -- 15:00) |
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| 場所(Location)： | L1 |
| 司会(Chair)： | Graham Neubig |
| 講演者(Presenter)： | 澤田 宏（日本電信電話（株） ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所） Hiroshi Sawada (NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation) |
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| 題目(Title)： | 多次元複合データ分析技術 |
| 概要(Abstract)： |
多くの属性を持つ多次元データを分析し，データに内在する潜在構造（クラスタ）を抽出する技術に関して，もっともシンプルな２属性の関係は行列で表現され，特に非負値データを扱う場合は非負値行列因子分解（NMF: Nonnegative Matrix Factorization)として幅広く用いられている．
我々はNMFおよびそのテンソル拡張であるNTF: Nonnegative Tensor Factorizationをベースにして，より多い４属性以上を持つ多次元データを効率良く分析する技術を提案している．本講演では，NMFの概要と応用例から始めて，属性の数を増やしていく際に発生する問題点を解決するアプローチについて述べる．また，種々の実データに対して適用した結果を示す． |