論文の概要: A Top-down Supervised Learning Approach to Hierarchical Multi-label Classification in Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12569v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 17:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 17:39:28.754936
• Title: A Top-down Supervised Learning Approach to Hierarchical Multi-label Classification in Networks
• Title（参考訳）: ネットワークにおける階層型マルチラベル分類のためのトップダウン教師付き学習手法
• Authors: Miguel Romero, Jorge Finke, Camilo Rocha
• Abstract要約: 本稿では,階層型マルチラベル分類(HMC)に対する一般的な予測モデルを提案する。 クラスごとの局所分類器を構築することで教師あり学習により階層的マルチラベル分類に対処するトップダウン分類アプローチに基づいている。 本モデルでは, イネOryza sativa Japonicaの遺伝子機能の予測について事例研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21485350418225244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Node classification is the task of inferring or predicting missing node attributes from information available for other nodes in a network. This paper presents a general prediction model to hierarchical multi-label classification (HMC), where the attributes to be inferred can be specified as a strict poset. It is based on a top-down classification approach that addresses hierarchical multi-label classification with supervised learning by building a local classifier per class. The proposed model is showcased with a case study on the prediction of gene functions for Oryza sativa Japonica, a variety of rice. It is compared to the Hierarchical Binomial-Neighborhood, a probabilistic model, by evaluating both approaches in terms of prediction performance and computational cost. The results in this work support the working hypothesis that the proposed model can achieve good levels of prediction efficiency, while scaling up in relation to the state of the art.
• Abstract（参考訳）: ノード分類は、ネットワーク内の他のノードで利用可能な情報から欠落したノード属性を推測または予測するタスクである。 本稿では,階層型マルチラベル分類(HMC)に対する一般的な予測モデルを提案する。 クラスごとの局所分類器を構築することで教師あり学習により階層的マルチラベル分類に対処するトップダウン分類アプローチに基づいている。 提案モデルは,イネの品種であるオリーザ・サティバ・ジャポニカの遺伝子機能の予測を事例として紹介する。 予測性能と計算コストの両アプローチを評価することにより、確率モデルである階層的双項近傍モデルと比較する。 本研究の成果は,提案モデルが技術状況に関連してスケールアップしながら,優れた予測効率を達成できるという作業仮説を支持するものである。

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