観測バイアスを考慮した化合物ネットワークのリンク予測
書誌事項
- タイトル別名
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- Link Prediction in Chemical Compound Network Under Observation Bias
抄録
<p>データにもとづく化合物間の相互作用の予測は、創薬をはじめする様々な応用が期待されており、近年では、機械学習によって化合物ネットワークを予測する試みが盛んである。しかしながら、実験対象の選択にまつわる過去の化学者の様々な判断が、学習に用いるデータに偏りを生じさせ、ひいては予測精度の低下をもたらすことが懸念される。本研究では、この観測バイアスを補正しながら学習を行うために、確率変数間の独立性の指標として用いられるHSICを正則化項として用いた表現学習によって、予測精度の向上を図る。実データに実験バイアスを模した観測偏りを導入した半人工データを用いた実験によって、提案するアプローチによってバイアスの緩和がなされ、予測精度が向上することを示した。</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2022 (0), 4Yin214-4Yin214, 2022
一般社団法人 人工知能学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390855656035380864
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可