2021 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), 准教授 (10755698)
野津 亮 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (40405345)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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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，多モード・多ソースからの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，関連性の強い多モード要素の対の抽出やソース間のプライバシー保護のための手法開発を目的としている．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) 多モードの関連性行列からのクラスター抽出の手法の高度化として，ファジィ度パラメータの設定を容易とする確率モデルに基づくアルゴリズムやファジィ可能性クラスタリングの拡張手法を開発した．確率モデルや可能性モデルを基準としたパラメータ調整により可用性の高いデータ解析を可能としている．これらの成果について，1件の学術誌論文発表，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．また，国際会議発表に対しては最優秀論文賞を受賞した．
(2) 多モードデータのスパース性に鑑み，ファジィFactorization Machineのノイズロバスト化を通して，欠測値予測アルゴリズムの高性能化手法を開発し，協調フィルタリングにおける有効性を確認した．これらの成果について，1件の学術誌論文発表，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．また，国内学会発表に対しては優秀論文賞を受賞した．
(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，ANFIS型ファジィ推論モデルにおけるノイズ除去法やプライバシー保護を考慮した分散データベース分析法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件の学術誌論文発表，5件の国際会議発表および5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
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
第2・3年度に続いて理論的・応用的側面の両面についての展開を図った第4年度としては，当初の研究の目的をおおむね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，パラメータ設定の指標となる比較モデルの欠如を補うアルゴリズムを，確率モデルや可能性モデルの概念を導入することで確立した．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「パラメータ設定のガイドライン」を確立する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) 多モードデータを活用した協調フィルタリングにかかる課題では，スパース性に頑健なFactorization Machineへのノイズファジィクラスタリングの概念の融合を通して，実世界のベンチマークデータを用いた協調フィルタリング課題での有効性を確認しており，応用展開の可能性が高まったことから，想定するレベルに達する成果が得られた．
(3) その他の展開としては，分散データベース分析でのプライバシー保護など，多モード共起関係データが実世界では複数組織で分散的に収集・保持されている実情での解析性能の向上に寄与する展開も示されており，目標とするレベルをおおむね達した成果が得られたといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
第3年度終了時点の想定では，第4年度は応用的側面の展開も含めて実証実験を充実させて，成果を国内外の学術会議や学術雑誌で発表することで関連研究者との議論を通した高度な展開の模索を主たる目標としていたが，感染症の流行等の影響で学術会議の中止や開催形態の変更が相次いだことなどから，応用展開の方向性の模索が遅れたことから，補助事業期間を延長して，実応用展開を指向した実証実験を伴う成果発表につなげる．第4年度の成果として，多モード・多ソースデータの活用による情報補完の有効性が確認されており，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 |
2021年度内に対面型にて発表・議論を計画していた国際会議について，感染症の流行等の影響による会議の中止や開催形態の変更，実証実験の遅れなどにより，2022年度の開催イベントへとターゲットを変更することとなったため．
また，応用的展開に用いる計算機について，使用する大学院生の活動制限の期間があったことから，新規の購入を2022年度に延期したため．
2022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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