| 研究課題/領域番号 |
18K11474
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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 |
生方 誠希 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10755698)
野津 亮 大阪府立大学, 人間社会システム科学研究科, 教授 (40405345)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 共クラスタリング / ファジィクラスタリング / 意思決定支援 / 文書解析 / 共起関係データ分析 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，3モード共起関係データに内在する共クラスター構造の抽出に主眼を置き，関連性の強い3モード要素クラスターの効率的な抽出法を開発することを目的としている．理論的・応用的側面の両面についての展開として，以下の成果を上げた．
(1) 個体×項目および項目×要素の2種類の共起関係データで構成される3モードデータの共クラスタリングにおいて，ファジィ度パラメータの設定を容易とする確率モデルに基づくアルゴリズムを開発した．従来の試行錯誤ではなく，確率モデルを基準としたパラメータ調整により可用性の高いデータ解析を可能としている．これらの成果について，1件の国際会議発表および1件の国内学会発表を行ったほか，1件の学術誌論文の採択が決まっている．また，国際会議発表に対しては優秀論文賞を受賞した．
(2) 多モード共起関係データのマルチビュー解析における応用展開として，ファジィBag-of-Words法における情報補完との融合手法を開発し，特許文献データ解析や協調フィルタリングにおける有効性を確認した．これらの成果について，2件の国際会議発表を行った．
(3) ファジィ共クラスタリングの理論的基盤の考察として，pLSA型モデルにおけるノイズ除去法やプライバシー保護を考慮した分散データベース分析法に関する研究などを行った．(1)や(2)で開発した理論モデルを実データへ適用する際のモデル改良に必要となる知見が得られた．これらの成果について，1件の国際会議発表および4件の国内学会発表を行ったほか，2件の学術誌論文の採択が決まっている．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
第2年度に続いて理論的・応用的側面の両面についての展開を図った第3年度としては，当初の研究の目的をおおむね達成する成果を得た．以下に，個別の課題における達成状況を述べる．
(1) 3モードの共起関係データの活用にかかる課題では，パラメータ数の増加に伴うモデル設計の煩雑さを解消したアルゴリズムを，確率モデルの概念を導入することで確立した．これらの成果は，当初の目的である「多モードファジィ共クラスタリング」に「パラメータ設定のガイドライン」を確立する展開を達成しており，当初に想定した目標を完全に達成するものであった．
(2) 多モード共起関係データのマルチビュー解析にかかる課題では，ファジィBag-of-Words法における情報補完の概念への融合を通して，実世界の特許文献データ分析や協調フィルタリング課題での有効性を確認しており，応用展開の可能性が高まったことから，想定するレベルに達する成果が得られた．
(3) その他の展開としては，分散データベース分析でのプライバシー保護など，多モード共起関係データが実世界では複数組織で分散的に収集・保持されている実情での解析性能の向上に寄与する展開も示されており，目標とするレベルをおおむね達した成果が得られたといえる．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の想定では，第3年度は応用的側面の展開も含めて実証実験を充実させて，成果を国内外の学術会議や学術雑誌で発表することを主たる目標としていたが，感染症の流行等の影響で学術会議の中止や開催形態の変更が相次いだほか，実証実験に従事する大学院生の活動が制限される期間があったことなどから，学術雑誌等への投稿が遅れたことから，補助事業期間を延長して，実応用展開を指向した実証実験を伴う成果発表につなげる．第3年度の成果として，多モードデータの活用による情報補完の有効性が確認されており，引き続いて実用性の検証を通して種々の応用展開が期待できる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2020年度内に掲載・発表を計画していた雑誌論文・国際会議について，感染症の流行等の影響による会議の中止や開催形態の変更，実証実験の遅れなどにより2021年度に後ろ倒しされる見込みとなったため．
また，応用的展開に用いる計算機について，使用する大学院生の活動制限の期間があったことから，新規の購入を2021年度に延期したため．
2021年度に掲載・発表する雑誌論文・国際会議の経費や，大規模データのシミュレーション用の物品購入費として使用する．
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