2022 Fiscal Year Final Research Report
Clustering Methodology for Hyper-Spherical Data with Noise
Project/Area Number |
19K12126
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
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Research Institution | Shibaura Institute of Technology |
Principal Investigator |
Kanzawa Yuchi 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (00298176)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | ファジィクラスタリング |
Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study was to establish a methodology for clustering data placed on a hypersphere that contains noise. We worked on developing an algorithm for this purpose. We developed an algorithm for assuming clusters to absorb noisy individuals. Additionally, we experimentally confirmed its mathematical characteristics. Based on its application to recommendation systems, we developed an algorithm that combines spherical clustering and collaborative filtering. When applied to actual data, this algorithm achieved a higher recommendation accuracy compared to the algorithm that simplexial clustering and collaborative filtering proposed for individual data.
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Free Research Field |
ファジィクラスタ分析
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究課題では、大規模データのマイニングを目的に、超球面上に付置されたデータにノイズを際のクラスタリング手法の開発に取り組んだ。開発したアルゴリズムの特性を実験的に確認すると共に,その推薦システムへの応用を見据えて,開発したクラスタリングアルゴリズムと協調フィルタリングを組み合わせた手法を提案した.これらの成果により、大規模データに隠された構造を抽出クラスタリングとその推薦システムへの応用実現に向けた方法論的基盤を築いた。
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