カテゴリー間の類似度を利用した多様性間の距離の提案とその応用

人工知能学会 第126回 知識ベースシステム研究会(那覇)

近年、多様性は社会においてますます重要な概念となっている。多様性を測定する指標は多数提案されているが、類似性と構成比を基礎とした一般的な指標が提示されている。本研究では、類似性および構成比に基づく集団間の多様性を比較するための新たな距離指標を提案し、集団間における多様性の近さを定量的に測定する方法を示した。さらに、これらの距離を用いた教師あり機械学習手法を提案した。実データへの適用により、提案手法は線形回帰と比較して高い予測精度を示すことを確認した。