| 研究課題/領域番号 |
26330281
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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 | 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 |
野津 亮 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 准教授 (40405345)
生方 誠希 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10755698)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2014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 | ファジィクラスタリング / 共クラスタリング / 意思決定支援 / 文書解析 / Webデータ解析 |
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| 研究成果の概要 |
大規模な共起関係データに対する共クラスタリングによる情報縮約を通して，文書データやwebデータの効率的な解析技術を確立し，ヒトに優しい知的情報処理技術を実現することを目的に研究を実施した．
理論的側面では，統計的共クラスタリングモデルに内在する分割ファジィネスの調整による分割性能の向上や，ノイズ除去機構との融合による外れ値へのロバスト性の向上を実現した．応用的側面では，Twitter文書解析や固有顔識別などへの展開において，半教師情報の活用や個人情報匿名化によるプライバシー保護との融合を実現した．
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