Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Model for Sparse PCM Completion

論文の概要: Machine Learning Model for Sparse PCM Completion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04366v1
Date: Wed, 07 Jan 2026 20:13:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-09 17:01:52.898597
Title: Machine Learning Model for Sparse PCM Completion
Title（参考訳）: スパースPCM補完のための機械学習モデル
Authors: Selcuk Koyuncu, Ronak Nouri, Stephen Providence,
Abstract要約: スパース対比較行列(PCM)のための機械学習モデルを提案する。従来のPCM手法とグラフベースの学習手法を組み合わせて,提案手法の有効性と拡張性を示す数値計算結果を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose a machine learning model for sparse pairwise comparison matrices (PCMs), combining classical PCM approaches with graph-based learning techniques. Numerical results are provided to demonstrate the effectiveness and scalability of the proposed method.
Abstract（参考訳）: 本稿では,従来のPCM手法とグラフベースの学習手法を組み合わせた,疎対比較行列(PCM)の機械学習モデルを提案する。提案手法の有効性と拡張性を示すために, 数値計算を行った。

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