| 研究課題/領域番号 |
23500283
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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 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
市橋 秀友 大阪府立大学, 大学院・工学研究科, 教授 (30151476)
野津 亮 大阪府立大学, 大学院・工学研究科, 准教授 (40405345)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2013年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2012年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2011年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ファジィ理論 / 共クラスタリング / 協調フィルタリング / 意思決定支援 / ファジィクラスタリング |
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| 研究概要 |
購買履歴データや文書－キーワード頻度データのような共起関係データの分析においては，関連の強い個体と項目の組からなる共クラスター抽出が必要である．しかし，協調フィルタリングによる推薦モデルやテキスト情報の自動要約などへの展開をはかる上で，データの不完全性（データの欠測や汚濁，非ユークリッド性など）に対応した効率的なアルゴリズムの開発が不可欠となっている．本研究では，共起関係や不完全性，非ユークリッド性などのデータに内在する特異な特性を許容するデータ分類手法を開発し，協調フィルタリングによる情報選別，テキスト分析などに応用することで，ヒトに優しい知的情報処理技術を開発した．
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