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2017 Fiscal Year Research-status Report

構造的ゆらぎを伴うグラフデータに対するクラスタリング手法の確立

Research Project

Project/Area Number 16K16128
Research InstitutionKindai University

Principal Investigator

濱砂 幸裕  近畿大学, 理工学部, 講師 (70610559)

Project Period (FY) 2016-04-01 – 2019-03-31
Keywordsクラスタリング / グラフクラスタリング / ソフトコンピューティング / 知識融合 / 構造的ゆらぎ / ゆらぎモデル / Modularity / 妥当性基準
Outline of Annual Research Achievements

クラスタリングはデータの規則性や構造を発見する手法として知られている。近年では、大規模データに潜む因果関係や相互作用の解明を目的として、グラフデータのクラスタリング(グラフクラスタリング)が注目を集めている。しかしグラフデータは、個体間の情報を表現するという特徴ゆえに、構造的ゆらぎを避けることができず、データ本来の情報に基づいて解析が行われているとは言い難い。そこで本研究では、ゆらぎの無視から重視という発想の転換を着想とする新たな知識融合型クラスタリングの構築を目的とする。さらに、構造的ゆらぎに対する知識のモデル化とクラスタリングの融合という見地から手法の開発を進め、大規模・不確実・不確定なデータを柔軟に処理するデータ解析の新たな方法論の構築を目指す。
平成29年度は研究計画に従い、知識ベースに基づくグラフクラスタリングの開発および評価について番号順に実施した。1.知識ベースの検討として、グラフデータ、構造的ゆらぎ、クラスタリング手法、ゆらぎモデルの4つを構成要素とする知識融合型クラスタリングのフレームワークを検討した。2.開発手法の評価および既存手法との比較について、開発手法の特徴を明らかにするための評価指標として、妥当性基準および情報量基準を検討した。これらを用いて、分類規則の特徴、適切に処理できるデータの規模、計算時間について評価したところ、一部の開発手法においてグラフクラスタリングの代表的手法であるLouvain法を上回る結果となった。3.ゆらぎモデルおよび知識ベースの再構築として、上記の評価結果から、有効性が明らかとなったゆらぎモデルを拡張し、知識ベースの修正を行った。また、知識ベース、数理モデル、クラスタリング手法を適宜修正し、構造的ゆらぎに関する知識の不足領域について調査し、知識融合型クラスタリングの再開発を進めている。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

平成29年度に予定していた研究計画の各項目について達成度を、計画以上(A)、計画通り(B)、計画よりやや遅れている(C)、計画よりかなり遅れている(D)、の4段階で評価する。
1.知識ベースに基づくグラフクラスタリングの開発について、平成29年4月から9月にかけて行う予定だった。特に、グラフデータに対する知識ベースとの融合として、グラフデータ、構造的ゆらぎ、クラスタリング手法、ゆらぎモデルの4つを構成要素とする知識融合型クラスタリングのフレームワークを検討した。また、フレームワークに基づくグラフクラスタリング手法の類型を行い、開発が必要となる手法について明らかにした。(B)評価。
2. 開発手法の評価および既存手法との比較について、平成29年度中に行う予定だった。開発手法の特徴を明らかにするための評価指標として、妥当性基準および情報量基準を検討し、人工データおよびベンチマークデータによる評価を行った。評価項目として、分類規則の特徴、適切に処理できるデータの規模、計算時間について評価したところ、開発した手法および妥当性基準の一部において代表的手法であるLouvain法を上回る結果が得られた。(A)評価。
3. ゆらぎモデルの修正および知識ベースの再構築について平成29年度9月から実施予定だった。前項の評価結果から、有効性が明らかとなったゆらぎモデルを拡張し、知識ベースの修正を行った。また、平成29年度上半期から着手したフレームワークに基づき、知識ベース、数理モデル、クラスタリング手法を適宜修正した。さらに、構造的ゆらぎに関する知識の不足領域について調査し、グラフデータの定量的評価に基づくクラスタ数推定が新たな課題となった。そのため、これまでに開発したモデル・手法・フレームワークを再検討し、知識融合型クラスタリングの再開発を進めた。(B)評価

Strategy for Future Research Activity

平成29年度までの研究計画は当初計画に従って遂行された。平成30年度は、知識ベースに基づくグラフクラスタリングの再開発を進め、大規模データマイニングの実現を目的とし、以下の当初計画の予定通りに遂行していくこととする。
1. 知識融合型クラスタリング技法の再開発:前年までに開発した知識融合型クラスタリングについて、検討が不十分な領域を明らかにし、該当する手法の再開発および評価を引き続き行う。特に、ファジィグラフなどのソフトコンピューティング手法および確率モデルによる検討を重点的に行い、本研究課題の知識ベースに適切な諸技法について検討する。
2.大規模データマイニングの実用化:大規模ベンチマークデータおよび実データの検討を通じて、データの規模・複雑さ・分類性能などの観点から、本研究課題で開発した知識融合型クラスタリングの特徴を明らかにする。比較的規模の大きいデータも対象として解析事例を蓄積し、実用化に必要となる項目の改善を進める。
3.知識ベースの高度化および開発手法の包括的発展:これまでの検討をもとに、新たなグラフクラスタリング手法の確立、知識融合型クラスタリングに基づく大規模データマイニングの実現、大規模・不確実・不確定なグラフデータに対する知識ベースとモデルの構築、の3点について検証し、知識融合型クラスタリングの包括的発展に取り組む。本研究課題は、構造的ゆらぎに対する知識のモデル化とクラスタリングの融合という見地から手法の開発を進め、データ解析の新たな方法論の構築を目指しており、数理モデル構築・クラスタリング手法の開発・実用化の3点を重視して進める。

  • Research Products

    (15 results)

All 2018 2017

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 3 results) Presentation (12 results) (of which Int'l Joint Research: 7 results)

  • [Journal Article] On Cluster Validity Measures for Network Data2018

    • Author(s)
      Yukihiro Hamasuna, Daiki Kobayashi, Ryo Ozaki, Yasunori Endo
    • Journal Title

      Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics

      Volume: 4 Pages: 印刷中

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Even-Sized Clustering Based on Optimization and its Variants2018

    • Author(s)
      Yasunori Endo, Yukihiro Hamasuna, Tsubasa Hirano, Naohiko Kinoshita
    • Journal Title

      On Cluster Validity Measures for Network Data

      Volume: 4 Pages: 印刷中

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Two-Stage Clustering Based on Cluster Validity Measures2018

    • Author(s)
      Hamasuna Yukihiro、Ozaki Ryo、Endo Yasunori
    • Journal Title

      Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics

      Volume: 22 Pages: 54~61

    • DOI

      10.20965/jaciii.2018.p0054

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] On Edge Penalty Based Hard and Fuzzy c-Medoids for Uncertain Networks2017

    • Author(s)
      Yukihiro Hamasuna, Yasunori Endo
    • Organizer
      The 14th International Conference on Modeling Decisions for Articial Intelligence (MDAI 2017)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] On Fuzzied Even-sized Clustering Based on Optimization2017

    • Author(s)
      Kei Kitajima, Yasunori Endo, Yukihiro Hamasuna
    • Organizer
      The 14th International Conference on Modeling Decisions for Articial Intelligence (MDAI 2017)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Agglomerative Hierarchical Clustering Based on Local Optimization for Cluster Validity Measures2017

    • Author(s)
      Ryo Ozaki, Yukihiro Hamasuna, Yasunori Endo
    • Organizer
      2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2017)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Two Roles of Cluster Validity Mea- sures for Clustering Network Data2017

    • Author(s)
      Yukihiro Hamasuna, Ryo Ozaki, Yasunori Endo
    • Organizer
      The 2017 conference of the International Federation of Classication Societies (IFCS2017)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] On Various Types of Controlled-sized Clustering Based on Optimization2017

    • Author(s)
      Yasunori Endo, Sachiko Ishida, Naohiko Kinoshita, Yukihiro Hamasuna
    • Organizer
      2017 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE2017)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] A Study on Cluster Validity Measures for Clustering Network Data2017

    • Author(s)
      Yukihiro Hamasuna, Ryo Ozaki, Yasunori Endo
    • Organizer
      Joint 17th World Congress of lnternational Fuzzy Systems Association and 9th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (IFSA-SCIS2017)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Hierarchical clus- tering algorithms with automatic estimation of the number of clusters2017

    • Author(s)
      Ryosuke Abe, Sadaaki Miyamoto, Yasunori Endo, Yukihiro Hamasuna
    • Organizer
      Joint 17th World Congress of lnternational Fuzzy Systems Association and 9th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (IFSA-SCIS2017)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] ファジィクラスタリングを用いたネットワークデータに対する外れ値検出 の検討2017

    • Author(s)
      濵砂幸裕, 尾﨑稜
    • Organizer
      第60回自動制御連合講演
  • [Presentation] ネットワークデータに対するクラスタ数推定アルゴリズムの検討2017

    • Author(s)
      尾﨑稜, 濵砂幸裕
    • Organizer
      第27回インテリジェント・システム・シンポジウム
  • [Presentation] ネットワークデータに対する妥当性基準を用いた階層的クラスタリング2017

    • Author(s)
      尾﨑稜, 濵砂幸裕
    • Organizer
      第33回ファジィシステムシンポジウム(FSS2017)
  • [Presentation] ネットワークデータに対する外れ値検出の検討2017

    • Author(s)
      濵砂幸裕, 尾﨑稜
    • Organizer
      第33回ファジィシステムシンポジウム(FSS2017)
  • [Presentation] クラスタリングあれこれ{ k-means のもっと向こう側へ2017

    • Author(s)
      濵砂幸裕
    • Organizer
      第61回システム制御情報 学会研究発表講演会(SCI’17)

URL: 

Published: 2018-12-17  

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