2016 Fiscal Year Annual Research Report
Study on Fuzzy Co-clustering from Large Scale Co-occurrence Data
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26330281
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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) |
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)
生方 誠希 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10755698)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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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 / Webデータ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，大規模な共起関係データに対する共クラスタリングによる情報縮約を通して，文書データやwebデータの効率的な解析技術を確立し，ヒトに優しい知的情報処理技術を実現することを目的としている．最終年度は理論的側面の深化と応用的側面からの展開として，以下の成果を上げた．
１．前年度までの統計的共クラスタリングモデルの観点からの潜在的ファジィ度に関する理論的考察を発展し，クラスター妥当性基準の開発などを通して，初期値依存性やモデルパラメータ不定性の解決アプローチを見出した．本成果について，1件の著書分担執筆，3件の国際会議発表および3件の国内学会発表を行った．
２．ノイズを含む実データへの拡張性を向上させるべく，ノイズ除去機能を導入したファジィ共クラスタリングモデルを開発した．本成果について，1件の国際会議発表で最優秀論文賞を受賞したほか，2件の国内学会発表を行った．
３．個人情報を含む実データへの応用展開を進める工夫として，固有顔特徴量や共起情報のk匿名化に有効なファジィクラスタリングアプローチを開発した．本成果について，1件の学術論文発表，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．
４．付随的な外部知識を伴う実データにおける性能向上のために，擬似標本や選択的制約条件を追加したモデルを開発するとともに，直感的に有効性を評価するクラスター構造視覚化法を開発した．本成果について，2件の学術論文発表，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．
５．応用アプリへの展開として，協調フィルタリング推薦モデルにおける有効性を検証し，データ分割の制約条件における排他性などの改善による推薦性能の向上を明らかにした．本成果について，1件の国際会議での特別講演，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．
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