2019 Fiscal Year Research-status Report
多モードファジィ共クラスタリングと高度推薦システムへの応用に関する研究
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18K11474
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
本多 克宏 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80332964)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
生方 誠希 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10755698)
野津 亮 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 准教授 (40405345)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 共クラスタリング / ファジィクラスタリング / 意思決定支援 / 文書解析 / 共起関係データ分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，3モード共起関係データに内在する共クラスター構造の抽出に主眼を置き，関連性の強い3モード要素クラスターの効率的な抽出法を開発することを目的としている．理論的・応用的側面の両面についての展開として，以下の成果を上げた．
(1) 個体×項目および項目×要素の2種類の共起関係データで構成される3モードデータの共クラスタリングのモデル化と，階層構造を持つアンケートデザインへの展開において，アルゴリズムを開発した．異なる観点からのクラスター構造を統一的に分析することで，マルチビューでのデータ解析を可能としている．これらの成果について，1件の著書，2件の国際会議発表および1件の国内学会発表を行った．
(2) 共起関係データの共クラスタリング概念を非負値行列分解へ拡張する展開として，環境観測値の発生源解析におけるノイズの影響を排除したロバストなモデル推定アルゴリズムを開発した．これらの成果について，1件の国際会議発表および1件の国内学会発表を行った．
(3) ファジィ共クラスタリングの理論的基盤の考察として，個体と項目の分割に同時に排他性を導入するモデルや，文書解析におけるBag-of-Wordsデータのスパース性の改良に関する研究などを行った．(1)や(2)で開発した理論モデルを実データへ適用する際のモデル改良に必要となる知見が得られた．これらの成果について，2件の学術論文発表と2件の国際会議発表および4件の国内学会発表を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
理論的・応用的側面の両面についての展開を図った第2年度としては，当初の研究の目的を十分に達成する成果を得た．以下に，個別の課題における達成状況を述べる．
(1) 3モードの共起関係データの活用にかかる課題では，階層構造を持つアンケートデザインへの応用により，マルチビューに分析する手法を確立した．これらの成果は，当初の目的である「多モードファジィ共クラスタリング」に「アンケートデータの階層構造」の観点も付加した展開を達成しており，当初に想定した目標を完全に達成するものであった．
(2) 非負値行列分解のロバストモデル推定にかかる課題では，共クラスタリングと非負値行列分解の概念の融合を通して，ロバストクラスタリング機構を導入した手法を確立しており，応用展開を検討する際の高い有用性を持つことから，想定を超える成果が得られた．
(3) その他の展開としては，共クラスター構造の解釈性能を向上するためのアプローチとして同時排他的分割のアルゴリズム構築を達成した上に，文書解析におけるBag-of-Wordsデータのスパース性の改良への展開も示されており，目標とするレベルに達した成果が得られたといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の想定通り，第3年度以降は，引き続き理論的・応用的側面の両面について展開を図る．理論的側面については，第2年度までに開発した3モードファジィ共クラスタリングモデルにおいて，ファジィ度調整の可用性を高めるための確率モデル対比型への改良を試みる．また，非負値行列分解や正値行列分解との親和性に関する考察を深め，応用範囲の拡大を目指す．
一方，応用的側面については，第2年度から開始した特許文献データ解析や環境汚染物質データ分析への適用を進め，実応用の可能性を探る．第2年度の成果として，ノイズ除去によるロバスト性の向上やファジィ補完によるスパース性の改良が確認されており，引き続いて実用性の検証を通して種々の応用展開が期待できる．
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| Causes of Carryover |
2019年度内に掲載・発表を計画していた雑誌論文・国際会議について，査読日程の遅れや投稿分野の変更により2020年度に後ろ倒しされる見込みとなったため．
また，応用的展開に用いる計算機として，大学の基盤予算で購入していた既存のパーソナルコンピュータの援用が可能であったことから，新規の購入を2020年度に延期したため．
2020年度に掲載・発表する雑誌論文・国際会議の経費や，大規模データのシミュレーション用の物品購入費として使用する．
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