Bayesian envelope model and variational inference algorithm for multivariate multinomial data analysis
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340052533
교육부
한국연구재단
전남대학교산학협력단
김승현
1명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2025.09.01 ~ 2027.08.31
2,500만원
2,500만원
기초연구
대학
광주광역시 북구
수학 > 통계 방법론·계산 > 다변량통계
... structure) 베이지안 충분차원축소에 앞서 변수 선택을 통해 불필요한 잠재 효용을 제거하여 추정 효율을 극대화합니다.③ 변분 추론 (Variational inference, VI) 마르코프 체인 몬테카를로(Markov chain Monte Carlo, MCMC) 방식의 계산 병목을 대체할 빠른 확장 가능한(scalable) 추론 알고리즘을 개발하여, 큰 차원의 자료에도 실용적인 적합 ...
...te multinomial probit envelope, MVMNPE) 모형을 제안합니다. MVMNPE 모형의 잠재 효용은 식별 불가능합니다. 이를 해결하기 위해 각 범주 별 공분산 블록행렬의 대각 합을 범주가 가진 대안의 수로 제약합니다. 공분산에 대한 제약은 필요부분과 불필요부분의 공분산을 상관계수 행렬과 대각행렬로 각각 재매개변수화하여 달성합니다. 이후 제약된 재매개변수화된 ...
본 연구에서 개발한 모형에 대한 추정 방법은 정책 평가·맞춤형 추천·정밀의학 의사결정 등에서 경제적·사회적 가치 창출이 기대됩니다. 구체적으로 소비자 행동 분석 분야에서는 배달 플랫폼, 이커머스, 여행 추천 사이트 등에서 발생하는 수백 ~ 수천 개 대안 선택 자료들이 발생합니다. 이러한 자료에 본 과제를 통해 개발된 모형을 적용하면 실시간 추천 정확도를 높...