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研究最終年度である平成28年度は，前年までに行ってきた「重複クラスター分析法に関する理論的研究」で得られた知見を基に，大規模マーケティングデータへの適用を中心に行った．
これまでの理論的研究で得られた知見を日本計算機統計学会第30回大会にて「重複クラスター分析法における非小規模データの分析」というタイトルで学会発表を行った．この研究は，前年の国際分類学会（IFCS2015）での発表を発展させ，人工データにおけるシミュレーションに加え，実データへの適用も行った．特に，分析の対象の数が多くなると計算時間が増大することや結果の不安定性といったアルゴリズムの問題点について，より詳細に検討を行った．その結果，問題解決につながる可能性のあるいくつかの改善案が浮上し，それを基に現在も継続して検討・研究を行っている．また，実データへの適用では，前述の問題点はあるものの，結果の解釈としては，従来のクラスター分析等では得ることのできない解釈を得ることができることが確認された．なお，この研究で利用した実データは，コンビニエンスストアのレシートデータや，シングルソース調査データであり，前年度までに研究代表者および研究協力者によって，同時購買やブランドスイッチングデータといったマーケティング活動で利用する親近度データに集計されたものである．
本研究課題としては本年度で終了となるが，研究計画の2つの目的のうちの1つである「重複クラスター分析法に関する理論的研究」における，比較的規模の大きいデータに適用する際のアルゴリズム上の問題点の改善・アルゴリズムの改良については今後も継続して研究を進め，大規模データにおけるクラスタリング手法の発展に寄与していきたいと考えている．
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