R&Dグループ研究員の奥田と吉村です。名古屋駅の新幹線ホームのきしめん屋で、15分後に乗らなければいけない新幹線を控え二人できしめんを急いで食べました。ワークショップにて、SansanのDSOCから2件のポスター発表を行いました。ここでは、私たちの発表内容やIBISの様子をご紹介したいと思います。ワークショップの講演の様子IBISについて情報論的学習理論ワークショップ(通称:IBIS)は、機械学習に関連した国内最大規模のワークショップです。国内の同系統のイベントの中では、かなり理論/学術寄りの発表が多い印象です。今年は企画セッションが4件のほかに、全238件のポスター発表がありました。データサイエンス学部を推進している竹村彰通氏の講演がありました。Sansanは去年に引き続き2年連続の参加となりました。昨年の参加報告はこちらを御覧ください。発表ここからは、私たちのポスター発表の内容をご紹介します。Juan、西田、吉村が関わっています。李がイギリスのブリストル大学大学院を修了後、インターンとしてSansanに来てくれていた頃の研究内容をまとめたものです。その後、李は正社員としてジョインしてくれました。対する予測手法を提案、実験したものになります。提案手法の方が性能が良いことが確認できました。奥田からは、グラフ埋め込みの近似手法の検討について発表いたしました。計算する際には、すべてのノードとエッジの情報が必要となります。一つの大規模なつながり構造を持ち、かつ常にノードが追加される性質を持つネットワークにおいては、すべてのノードに対するグラフ埋め込みを計算し続けることは、計算コストの観点から現実的ではありません。そこで、すべてのノード/エッジの情報を使わずとも、追加されたノードの近傍情報のみを利用して近似的にグラフ埋め込みを得るような埋め込みベクトルを用意します。その埋め込みベクトルと本来計算したい埋め込みベクトルの変換行列を学習することで、新規に追加されたノードのグラフ埋め込みを再計算無しに実現する方法を検討しました。自分の発表の写真を撮るのを忘れておりました......まとめIBIS2019では、弊社のサービスを軸としたネットワークに関する発表を行いました。Sansan株式会社では、人と人との名刺交換の繋がりを元にした社会ネットワークに対して、様々な観点から新たな知見や価値創出に向けて研究開発をしております。私たちの取り組みに興味を持たれた方は、ぜひ気軽にお声がけいただければと思います。よる損失関数で学習するという意味で*2:弊社は「出会いからイノベーションを生み出す」をMissionに掲げています。