Régression semi-supervisée à sortie noyau pour la prédiction de liens

Céline Brouard 1 Florence d'Alché-Buc 2 Marie Szafranski 3, 1
2 AMIB - Algorithms and Models for Integrative Biology
LIX - Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau], LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France
Résumé : Nous abordons le problème de la prédiction de liens comme une tâche d'apprentissage d'un noyau de sortie par régression à sortie noyau semi-supervisée. En se plaçant dans le cadre de la théorie des espaces de Hilbert à noyau autoreproduisant à valeurs opérateurs pour des fonctions à valeurs vectorielles, nous établissons un nouveau théorème de représentation dédié à la régression semi-supervisée pour un critère des moindres carrés pénalisé. Nous choisissons ensuite un noyau à valeur opérateur défini à partir d'un noyau d'entrée à valeurs scalaires puis nous construisons un espace de Hilbert avec ce noyau comme noyau autoreproduisant. Nous appliquons ensuite le théorème de représentation. La minimisation des moindres carrés pénalisés dans ce cadre conduit à une solution analytique comme dans le cas de la régression ridge qui est donc ici étendue. Nous étudions la pertinence de cette nouvelle approche semi-supervisée dans le cadre de la prédiction de lien transductive. Des jeux de données artificiels étayent notre étude puis deux applications réelles sont traitées en utilisant un très faible pourcentage de données étiquetées.
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Contributor : Céline Brouard <>
Submitted on : Wednesday, June 5, 2013 - 9:51:54 AM
Last modification on : Wednesday, March 27, 2019 - 4:41:29 PM
Long-term archiving on : Friday, September 6, 2013 - 4:10:15 AM

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  • HAL Id : hal-00830434, version 1

Citation

Céline Brouard, Florence d'Alché-Buc, Marie Szafranski. Régression semi-supervisée à sortie noyau pour la prédiction de liens. CAP, May 2011, Chambéry, France. pp.119-134. ⟨hal-00830434⟩

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