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本研究課題では、構造的ゆらぎを伴うネットワークデータマイニングの実現に向けた新たなクラスタリングの方法論の構築に取り組んだ。はじめに、先行研究で得られた知見を発展させることで、ネットワークデータに伴う構造的ゆらぎを扱う数理モデルを構築した。次に、構築したモデルに基づくクラスタリング手法の新規開発を行った。その後、構築したモデルを時系列データの解析に援用することで、本研究において構築した数理モデルの汎用性を示した。研究全体を通じて、様々な数値実験を行うことで、開発手法が持つ分類性能・実行時間・扱えるデータの規模などの項目について、既存手法との比較評価を行い、開発手法の実用化に向けて取り組んだ。
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