Tensor SOM Network：複雑な大規模複合データの包括的解析

2020 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K11472
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 九州工業大学
• 研究代表者: 古川 徹生 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (50219101)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 多様体モデリング / ビジュアルアナリティクス / 関係データ / 埋め込み / テンソルデータ

研究成果の概要

本研究の目的は，複雑に複合した大規模データを包括的に可視化・解析し，知識発見するための汎用的手法の開発である．この目的のため，われわれは以下の４点について取り組んだ．(1) 複合関係データを可視化・解析するための手法開発．(2) 階層構造を持つ複合関係データを可視化・解析するための手法開発．(3) 実データに応用し，開発手法の有用性の実証．(4) 開発手法の基本構成要素となる生成的多様体モデリングの理論研究．われわれは生成的多様体モデルのネットワークにより実現した．これは汎用的なビジュアル・アナリティクスの方法論として位置づけられる．

自由記述の分野

機械学習

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では，解析者とシステムが視覚的インタフェースを介して双方向的に情報をやりとりすることを通して知識発見する，human-centeredな視覚的解析システム，すなわちビジュアルアナリティクス (VA) を実現した．とりわけ，多様体モデルネットワークという概念により，複合関係データに対する汎用的なVAシステムの構築法を提供できた．一方学術的な意義としては，マルチモード・マルチビュー・マルチレイヤーなデータの多様体モデリングの学習手法の開発を行った．とりわけ，階層的多様体モデリングは単純な尤度最大化等の原理では実現できないことを見出し，新たな研究への手がかりを得た．