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グラフデータの分析と DSOC の取り組みを俯瞰する / Overview of graph data analysis and DSOC initiatives
sh19910711 2024/05/09
"GNN: skipgramの作り方、何を再構成するか、どの空間で畳み込むのかなどで個性 / スポーツのレーティングを転用した企業・業界ごとの特性の把握 + 企業がどの程度競合しているか + 転職ネットワークの埋め込みを活用" 2020

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DeepWalking Backwards:�From Embeddings Back to Graphs
sh19910711 2021/08/19
"NetMF (DeepWalk) の逆変換 / NetMF: DeepWalk 系アルゴリズムを行列因子分解の形で解釈 / どんな情報を保存しているのか埋め込みを再度グラフに戻すことで確認 / コミュニティの情報が再構成後も保持されている"

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良いnode embeddingとは？ / How to evaluate node embeddings
■イベント  ：ML勉強会 https://sansan.connpass.com/event/211420/ ■登壇概要タイトル：良いnode embeddingとは？発表者：  DSOC R&D研究員　大垣翔 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
sh19910711 2021/07/10
"辺の情報がうまく反映されている / 離散データの取り扱いは難しい => 頂点を連続の世界で取り扱える / metric embedding"

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時系列文書解析とコロナ禍における�ニュースへの応用 / Analysis of Time Series Documents and its Application to News in the Corona Disaster
■イベント  ：自然言語処理勉強会 https://sansan.connpass.com/event/190157/ ■登壇概要タイトル：時系列文書解析とコロナ禍における�ニュースへの応用発表者：  DSOC R&D研究員橋本航 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
sh19910711 2020/10/19
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