1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

受講料 58,800円/1口 が格安となります。



機械学習による
グラフマイニングとその応用


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開催日時:2019年2月13日(水) 13:00-17:00

会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)
          【地下鉄】
             東西線『竹橋駅』徒歩3分
             三田線・新宿線・半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
             新宿線・千代田線『小川町駅』徒歩7分
             丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
          【JR】
             中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩12分
             中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分

受 講 料:1人様受講の場合 43,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 56,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 講 師


 
大原 剛三 氏 


      青山学院大学 理工学部 情報テクノロジー学科 教授 博士(工学) 
 



 講義項目

  1. グラフマイニングとは
     1.1 どういった問題・用途があるのか
    1.2 グラフの種類
    1.3 グラフ分析タスクの分類
    1.4 機械学習とグラフマイニングの関係

  2. 頻出パターンに基づいたグラフマイニング
     2.1 頻出パターンとは
    2.2 代表的な頻出部分グラフ列挙アルゴリズム
    2.3 グラフ分類問題への応用
    2.4 応用事例


  3. グラフ生成モデル
     3.1 グラフ生成モデルとは
    3.2 グラフ生成モデルの学習


  4. ソーシャルネットワーク分析
     4.1 代表的なグラフ特徴量
    4.2 影響最大化問題
    4.3 コミュニティ分析
    4.4 リンク予測


  5. Graph Embedding の学習
     5.1 Graph Embedding の基本的な考え方
    5.2 代表的な学習アルゴリズム
    5.3 Graph Embedding の応用


  6. その他の話題



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