| 研究課題/領域番号 |
24K15110
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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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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
生方 誠希 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (10755698)
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| 研究分担者 |
本多 克宏 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (80332964)
野津 亮 大阪公立大学, 大学院現代システム科学研究科, 教授 (40405345)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | クラスタリング / ラフ集合理論 / ラフクラスタリング / 推薦システム / 協調フィルタリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
膨大なデータを教師なしで自動的に分類・要約するクラスタリングにおいて，クラスター割り当ての不確実性の取り扱いは重要な課題であり，ラフ集合理論に基づくラフクラスタリングの研究が推進されている．また，昨今の情報過多の環境において，膨大な情報の中からユーザーにとって有用な情報を推薦する推薦システムの需要が高まっている．本研究では，応募者が基礎理論を拡充したラフクラスタリングの基礎研究と応用研究に加えて，ラフクラスタリングに基づく柔軟な推薦システムの開発を目指す．それに伴い，推薦システムのベースとなる協調フィルタリングタスクにおける，ラフ集合理論に基づく粒状性と不確実性の取り扱いの影響を明らかにする．
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