2016 Fiscal Year Annual Research Report
Establishment of Linguistic clustering - Conversion from Model-based Clustering
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26330271
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
遠藤 靖典 筑波大学, システム情報系, 教授 (10267396)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | クラスタリング / 言語ベース / モデルベース / データマイニング / ビッグデータ / ファジィ推論 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
クラスタリングは特に有用なデータマイニング手法として、多くの分野で用いられている。しかし既存手法は、予め想定した数理モデルに沿ってクラスタリングを行うモデルベース技法なので、柔軟さに欠け、大規模・複雑・不確定で絶えず更新されるソーシャルデータのマイニングには不適である。そこで本研究課題では、モデルベース制御とファジィ制御の対比に着想を得、「モデルベースから言語ベースへ」という観点に立脚し、ソーシャルデータに対するマイニングをターゲットとした言語ベースクラスタリング技法の開発を目的とする。さらに、従来のモデルベースクラスタリングと開発手法との数理的関連性および、開発手法で適切に処理できるソーシャルデータの類型分類を通じて、言語ベースクラスタリングの理論的発展およびソーシャルデータのマイニングへの実用化を目指す。
H28年度は申請書に従い、以下に上げる各研究内容について番号順に実施した。1. H27年度に引き続き、検討した言語ベースの構造に基づいて、言語ベースクラスタリング技法の開発を行った。2. H27年度に引き続き、開発手法の特徴を把握するため、ベンチマークデータによる開発手法の検証と、既存手法との比較検討を行った。3. 開発した言語ベースクラスタリング技法と従来からのモデルベースクラスタリング技法との数理的関連性の考察を行い、言語ベースの観点からクラスタリング技法の再体系化を進めた。4. 実際のソーシャルデータによる検討を通じて、特にデータの規模・複雑さ・不確定性の観点から、開発手法で適切に処理できるソーシャルデータの類型分類を行った。それにより、開発手法の特徴が明らかになると同時に、ソーシャルデータのマイニング実用化を進めることができた。
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[Journal Article] A Note on Even-Sized Clustering Based on Optimization2016
Author(s)
Tsubasa Hirano, Yasunori Endo, Naohiko Kinoshita, Sadaaki Miyamoto
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Journal Title
Proc. of Joint 8rd International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 17th International Symposium on advanced Intelligent Systems
Volume: USB
Pages: USB
Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
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