| 研究課題/領域番号 |
17K00332
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
遠藤 靖典 筑波大学, システム情報系, 教授 (10267396)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | クラスタリング / 機械学習 / 持続性ホモロジー / 言語ルール / ファジィ推論 / パーシステントホモロジー / 位相的データ解析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では、位相的データ解析において中心的役割を果たす持続性ホモロジーという概念を言語ルール化して言語ベースクラスタリングに組み込むことにより、データの構造を柔軟に把握することのできる位相的言語ベースクラスタリング技法の開発を目的とした。さらに、従来のクラスタリング技法と開発技法との数理的関連性を通じて、位相的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した。言語ベースクラスタリングアルゴリズムおよび持続性ホモロジーを組み込んだクラスタリングアルゴリズムの開発について一定の成果を得た。持続性ホモロジーの言語ルール化の更なる検討が今後の課題である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
言語ベースのクラスタリングを開発するためには、ソフトコンピューティング技法が欠かせない。本研究課題はそれらの理論を持続性ホモロジーという位相的データ解析の新概念を橋梁として人間の持つ知識と結びつけ、柔軟に処理する手法を開発するだけではなく、さらに俯瞰的立場、すなわち言語ベースという新たな地点に立った位相的データ解析手法の礎となることをゴールとしているものであり、本研究課題の成果によって、データ構造と人間の推論を巧みに組み入れた柔軟なデータ解析手法の深化が期待される。
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