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本研究では、超球面上に附置されるデータに対してノイズが含まれる場合にクラスタリングするための方法論を確立することを目的として、アルゴリズムの開発に取り組んだ。
ノイズ個体を吸収するためのクラスタを仮定する手法についてアルゴリズムを開発した．また，その数理的特性を実験的に確認した。推薦システムへの応用を踏まえて，球面クラスタリングと協調フィルタリングを組み合わせたアルゴリズムを開発し，実データに適用した結果，従来提案されていた単体データのためのクラスタリングと協調フィルタリングを組み合わせたアルゴリズムに比べて高い推薦精度を達成した．
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