| 研究課題/領域番号 |
20K11701
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
イリチュ 美佳 (佐藤美佳) 筑波大学, システム情報系, 教授 (60269214)
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| 研究分担者 |
清水 信夫 統計数理研究所, データ科学研究系, 助教 (00332130)
青嶋 誠 筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | Convex clustering / Multidimensional scaling / Fuzzy Clustering / Scales of Clusters / Fuzzy Clustering Models / HDLSS Data / Data Fusion |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、データが時点や状態に応じて変化するときに、それらのデータを同時に低次元に布置し、その類似構造を把握すると共に、状態変化を視覚的に検知できる新技術を創製することが主目的である。この方法が完成すれば、時点や状態の変化によって変容する大規模かつ複雑なデータの解析結果を短時間で明確に得ることが可能となる。本年度は、昨年度に引き続き、状態間の相違性を凸クラスタリングと尺度の縮約化の考えを用いることで測る新たな指標の開発に当たると共に、確率的計量を用いて低次元空間に縮約する解析法の開発に当たった。特に、前年度に行った基礎的理論研究に基づき、画像データ、言語データ、ウィルス感染に関わるデータ、計量心理におけるデータ等への応用研究を行い、複雑・大量データに対する本手法の特性についての知見を得た。今後、この技術・知見を基軸として、高次計量を用いた技術に拡張し、超曲面に対する低次元座標布置を得る手法に発展させる計画である。この研究成果は、6編の査読付き国際学術雑誌論文に採録となった。さらに、この研究成果を、米国でonline開催されたCAS2021国際会議で発表し、発表した論文に対して準優秀論文賞 (Award for the Best Papers, Third Prize)を受賞した。また、FIM-IMIP-UMSO国際会議、及びComputational Intelligence, Cyber Security and Computational Models国際会議の２度の国際会議における基調特別講演、３回の招待講演、９回の国際会議発表を含む１３回の学会発表を通じて、これらの手法に対する研究成果を発表した。
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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
本年度は、昨年度の研究を継続し、データが時点や状態に応じて変化するときに、それらのデータを同時に低次元に布置し、その類似構造を把握すると共に、状態変化を視覚的に検知できる新技術について、基礎研究に基づく種々の応用研究を行うことが主目的であったが、その目的を達成しているため、おおむね順調に進展しているといえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
開発した技術を基軸とし、応用研究の結果から得られた知見を有効利用して、高次計量を用いた技術に拡張し、超曲面に対する低次元座標布置を得る手法に発展させ、より複雑なデータにも適用が可能とするように、手法の汎化性能をあげるための研究を進める必要がある。さらに、開発したモデルについて、論文にまとめ公表する必要がある。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナウィルス感染症対策として、出席を予定していた国際会議、及び国内会議がオンライン開催となり、出張に伴う旅費が削減されたため、次年度使用額が生じた。この分については、翌年度分に請求の助成金と合わせて、基礎研究に必要とされる書籍・論文の購入、及び数値実験に必要とされる備品購入に充てる計画である。
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