| 研究課題/領域番号 |
23500283
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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 |
市橋 秀友 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30151476)
野津 亮 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40405345)
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| キーワード | 共クラスタリング / 協調フィルタリング / 意思決定支援 / ファジィクラスタリング |
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| 研究概要 |
本研究では，共起関係や不完全性，分散性などのデータに内在する特異な特性を許容するデータ分類手法の開発を目的としている．最終年度は理論的・応用的側面からの展開として，以下の成果を上げた．
(1) 分散型データベースの複合的な活用を可能にするＦＣＭ型の共クラスタリングモデルとして，ビッグデータの活用を目指した計算効率化のアルゴリズムを提案し，協調フィルタリングへの適用可能性を確認した．また，ＦＣＭ型クラスタリングでのパラメータ設定自動化法として，共クラスタリングに特化した妥当性尺度の応用展開をはかった．これらの成果について，1件の英文学術論文誌発表と，4件の国際会議発表，および8件の国内学会発表を行った．
(2) 購買履歴に基づく協調フィルタリングをはじめとして，個人情報の活用への展開として，データの匿名化によるプライバシー保護データマイニングのための有効なファジィクラスタリングアルゴリズムを開発した．ベクトル型の多次元データとともに，共起関係データにおいてもｋ匿名性を保持したファジィ分割を可能とし，個人のプライバシーを保護したデータ活用ができることを示した．これらの成果について，2件の英文学術論文誌発表と，3件の国際会議発表，および3件の国内学会発表を行った．
(3) ファジィクラスタリングの理論的基盤の考察として，太陽光発電によるスマートハウス実現のための発電量分析・予測モデルへの拡張なども視野に入れ，向きに依存した不確実性やノイズにロバストなクラスタリングモデルを提案し，回帰モデルや局所的低次元マップの構築法への展開に関する研究を行った．これらの成果について，1件の英文学術論文誌発表と，2件の和文学術論文誌発表，4件の国際会議発表および4件の国内学会発表を行った．
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