| 研究課題/領域番号 |
24500352
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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 |
統計科学
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
宿久 洋 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (50244223)
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| 研究分担者 |
波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 准教授 (80314532)
深川 大路 同志社大学, 文化情報学部, 助教 (10442518)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2012年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | ビッグデータ / シンボリックデータ / 多次元尺度構成法 / クラスタリング / 行列分解型多変量解析 / クラスタリング法 |
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| 研究成果の概要 |
関連性データとは，２者間の類似関係についてのデータである．関連性データの代表的な解析法としては，多次元尺度構成法やクラスタリング法があるが，近年のデータの大規模化，複雑化により，既存のデータ解析法を適用しても，結果の解釈が不可能であったり，計算量のために解析が不可能である場合が多い．そこで本研究では，大規模な関連性データに対して，シンボリックデータ解析を用いる方法，部分空間を用いる方法，次元縮約法と既存手法の同時分析を用いる方法という３つのアプローチによる新たな解析手法を提案した．
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