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縮小写像での積算型下限値によるクラスタリング法の高速化

研究課題

研究課題/領域番号 17K00159
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 マルチメディア・データベース
研究機関静岡県立大学

研究代表者

池田 哲夫  静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60363727)

研究分担者 斉藤 和巳  神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544)
青山 一生  日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, その他部局等, 主任研究員 (80447028)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
研究課題ステータス 完了 (2019年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
キーワード情報検索 / クラスタリング / 縮小写像 / クラスリング / 可視化
研究成果の概要

本研究計画の目的は、大規模データの効率的なクラスタリング技法の確立である。1.クラスタリングの関連技術である類似検索技術として、CBT(完全2分木)索引を生成する索引生成技術と、このCBT索引を用いるオンライン類似検索技術、2. Lloyd型クラスタリング技法における、ユークリッド距離自乗の積算型下限値の導入を特徴とする効率的な加速手法、3. オブジェクトと平均特徴ベクトル双方の疎表現と、平均特徴ベクトルの集合の転置ファイルデータ構造を特徴とする、転置ファイルk-means技法等を考案した。
何れもクラスタリング技法および関連する類似検索技法に関して新規性を有する技術であり、有意義な成果である。

研究成果の学術的意義や社会的意義

画像、文書、DNA 配列などのマルチメディアデータは近年爆発的に増加している。これらのマルチメディアデータの集合の基本構造を把握し理解するための技法としてクラスタリング技法と類似検索技法がある。クラスタリングとは、データの集合をクラスタという互いに似ているデータからなる部分集合に分けることである。類似検索とは、入力となるデータと類似度の大きいデータを検索することである。
クラスタリングおよび類似検索ともに、一般にデータ量が大きいと処理時間を多く要することが知られており、高効率なクラスタリング技法及び類似検索技法の実現が強く求められている。本研究の成果はこの要望に応えるものである。

報告書

(4件)
  • 2019 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2018 実施状況報告書
  • 2017 実施状況報告書
  • 研究成果

    (5件)

すべて 2020 2018 2017

すべて 雑誌論文 (4件) (うちオープンアクセス 3件、 査読あり 3件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Inverted-File k-Means Clustering: Performance Analysis2020

    • 著者名/発表者名
      Kazuo Aoyama, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda
    • 雑誌名

      arXiv:2002.09094

      巻: -

    • 関連する報告書
      2019 実績報告書
    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] Accelerating a Lloyd-Type k-Means Clustering Algorithm with Summable Lower Bounds in a Lower-Dimensional Space2018

    • 著者名/発表者名
      AOYAMA Kazuo、SAITO Kazumi、IKEDA Tetsuo
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: E101.D 号: 11 ページ: 2773-2783

    • DOI

      10.1587/transinf.2017EDP7392

    • ISSN
      0916-8532, 1745-1361
    • 年月日
      2018-11-01
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Pivot Generation Algorithm with a Complete Binary Tree for Efficient Exact Similarity Search2018

    • 著者名/発表者名
      Yuki Yamagishi, Kazuo Aoyama, Kazumi Saito, and Tetsuo Ikeda
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: E101.D 号: 1 ページ: 142-151

    • DOI

      10.1587/transinf.2017EDP7077

    • NAID

      130006301174

    • ISSN
      0916-8532, 1745-1361
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Efficient Similarity Search with a Pivot-Based Complete Binary Tree2017

    • 著者名/発表者名
      Yuki Yamagishi, Kazuo Aoyama, Kazumi Saito, and Tetsuo Ikeda
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: E100.D 号: 10 ページ: 2526-2536

    • DOI

      10.1587/transinf.2017EDP7100

    • NAID

      130006110304

    • ISSN
      0916-8532, 1745-1361
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 貪欲到達中心性によるネットワーク探索性能の特徴付け2017

    • 著者名/発表者名
      宋鵬, 斉藤 和巳, 池田哲夫, 青山一生
    • 学会等名
      第16回情報科学技術フォーラム(FIT2017)
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書

URL: 

公開日: 2017-04-28   更新日: 2021-02-19  

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