研究課題/領域番号 |
22K17856
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分60020:数理情報学関連
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研究機関 | 九州大学 |
研究代表者 |
伊豆永 洋一 九州大学, 経済学研究院, 講師 (40811683)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | 数理最適化 / クラスタリング / ネットワーク分析 / スペクトラル・クラスタリング / 説明可能性 |
研究開始時の研究の概要 |
クラスタリングとは与えられたデータを類似性の高いいくつかのまとまりに分割するタスクであり,実社会への様々な応用を持ち,社会的に重要な課題として認識されている.機械学習ライブラリの普及により,様々なクラスタリング手法が広く社会に認識され,多くのユーザが利用することができる.しかし,クラスタリング手法の信頼性や汎用性の面では十分にその知識がユーザに浸透しているとは言えず,クラスタリング手法の適切な利用を妨げる大きな要因となりうる. 本研究では,これらの問題点を解決するため,信頼性と汎用性を備えたクラスタリング手法を開発し,多くのユーザが容易に利用できるクラスタリングライブラリを実装する.
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研究実績の概要 |
本研究課題である「信頼性と汎用性を備えたクラスタリング手法の確立」に関して,2022年度は以下の研究に取り組んだ. (1) 符号付きネットワーク上のコミュニティ抽出に対する発見的解法および厳密解法の設計 (2) 子育て支援アプリを対象としたユーザネットワークの構築と分析 ネットワークを密な部分ネットワークにクラスタリングするタスクであるコミュニティ抽出において,ネットワークのリンクが頂点間の隣接関係だけでなく正負の符号情報を持つ問題に対するアルゴリズムの設計を行なった.この問題に対する既存の定式化では,あらかじめいくつのコミュニティに分けるかを指定する必要があったが,本研究ではコミュニティ数を指定する必要のない複数の新たな定式化を提案し,それらに対する効率的なアルゴリズムの設計を行い,予備実験により良好な結果を得ることができた. 妊娠・出産・育児に関する悩み相談アプリの実ユーザデータをもとに,ユーザのネットワーク構造の分析を行なった.具体的には,アプリ内で交わされるユーザの質問とそれに対する回答を用いて重み付きネットワークを構築し,ネットワークの次数分布や平均経路長などの各種特徴量の計算,およびコミュニティ構造の抽出を行なった.分析の結果,いくつかの特徴的なコミュニティ構造の存在が示唆された. 上記以外にも,オークションにおいてDGSアルゴリズムを用いた際の入札者の入札行動の分類や効率性の分析に関する研究にも取り組んだ.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
符号付きネットワーク上でのコミュニティ抽出に対して,理論的な結果およびアルゴリズム開発に関していくつかの成果を得ることができたが,コロナの影響および私事都合のため2022年度中に研究論文としてまとめることができなった点で,進捗に若干の遅れが生じている. 一方で,実データを用いたネットワーク分析やオークションの分析に関する研究で成果を公表することができた.
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今後の研究の推進方策 |
まずは,2022年度に得られた成果を研究論文にまとめ,論文誌への投稿を目指す. それと共に,信頼性を有するクラスタリング手法の開発を中心に研究を進める.
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