研究課題
基盤研究(C)
購買履歴データや文書-キーワード頻度データのような共起関係データの分析においては,関連の強い個体と項目の組からなる共クラスター抽出が必要である.しかし,協調フィルタリングによる推薦モデルやテキスト情報の自動要約などへの展開をはかる上で,データの不完全性(データの欠測や汚濁,非ユークリッド性など)に対応した効率的なアルゴリズムの開発が不可欠となっている.本研究では,共起関係や不完全性,非ユークリッド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を開発し,協調フィルタリングによる情報選別,テキスト分析などに応用することで,ヒトに優しい知的情報処理技術を開発した.
すべて 2013 2012 2011
すべて 雑誌論文 (6件) (うち査読あり 4件) 学会発表 (6件)
日本知能情報ファジィ学会誌
巻: Vol. 25, No. 3 ページ: 74-80
Procedia Computer Science
巻: Vol. 22 ページ: 477-484
10.1016/j.procs.2013.09.126
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics
巻: Vol. 17, No. 2 ページ: 312-317
オペレーションズ, リサーチ
巻: Vol. 57, No. 5 ページ: 520-254
International Journal of Computer Science and Network Security
巻: Vol. 12, No. 12 ページ: 52-58
http://paper.ijcsns.org/07_book/201212/20121209.pdf
International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms
巻: Vol. 3, No. 2 ページ: 188-200
10.1504/IJKESDP.2011.045728