論文 【 表示 / 非表示 】
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Centered kNN Graph for Semi-Supervised Learning,In proceedings of the 40th Annual ACM SIGIR Conference (SIGIR),857-860,2017年
Ikumi Suzuki, Kazuo Hara
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Flattening the Density Gradient for Eliminating Spatial Centrality to Reduce Hubness,In Proceedings of the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),1659-1665,2016年
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu, Milos Radovanovic
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Reducing Hubness: A Cause of Vulnerability in Recommender Systems ,In proceedings of the 38th Annual ACM SIGIR Conference,815-818,2015年08月
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu
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Localized Centering: Reducing Hubness in Large-Sample Data,In Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),2645-2651,2015年01月
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Masashi Shimbo, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu, Miloš Radovanović
共著(海外含む)
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Reducing Hubness for Kernel Regression,In Proc. the 8th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP),339-344,2015年
Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu, Miloš Radovanović
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科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示 】
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基盤研究(B),2018年04月 ~ 2020年03月,大規模データセットに生じるハブ現象の解明とその医療生命系データへの応用
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基盤研究(C),2016年04月 ~ 継続中,ハブネスの数理基盤
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基盤研究(C),2016年04月 ~ 2020年03月,ハブネスの数理基盤
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若手研究(B),2013年04月 ~ 2016年03月,大規模高次元データの近傍検索・分類に適した類似度尺度の研究