G-002
相互カーネル行列補完によるタンパク質機能予測

Rachelle Rivero・◎下山愛祐美（群馬大）・加藤　毅（群馬大/早大）

パターン認識などのデータ解析において，あるデータが複数の情報源から表現できる場合がある．ウェブページの分類なら，書かれているテキスト，貼られている画像，リンク先，リンク元といった情報がある．個人の購買予測なら，個人の購買履歴，ウェブページ閲覧履歴，その他のプロファイルなどがある．これらの組み合わせによって，予測器の学習を高精度にできても，各対象に対してすべての情報源からのデータをすべて集めることができない場合がある．そのような場合，現状では，欠損した対象は学習に使うことができない．もしほかの情報源から欠損データを補完することができれば，欠損を含む対象も利用可能になる．本発表では，複数情報源からの不完全データを補完する方法を提案する．