SNSクラスタリングのための伝統的理論vs.発見的技法

2014 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26330270
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 宮本 定明 筑波大学, システム情報系, 教授 (60143179)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 遠藤 靖典 筑波大学, システム情報系, 教授 (10267396)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: クラスタリング / SNS / メドイドクラスタリング / ファジィクラスタリング / modularity / コアポイントクラスタリング / グラフc-回帰モデル / クラスター逐次抽出

Outline of Annual Research Achievements

今年度の計画について、下記1～6のように予定通りに進めた。1. 文献・資料調査：Newman法やaffinity propagationについて調査を行った。また公開され、利用できるソフトウェアについて調べた。2. 理論的考察およびアルゴリズムの考察：非対称性をもつアルゴリズムに対する方法論として、メドイドを用いる方法やNewman法におけるmodularity最適化、コアポイントを用いて効率を改善する方法について方法論的考察を行った。3．基本アルゴリズム開発：メドイド法を中心とした2段階法、コアポイントを利用したデンシティ探索法など新たな提案を行った。4．既存手法実装：modularityを利用するNewman法やLouvain法、spectral clustering、DBSCAN、affinity propagationなどについて独自に実装を行った。公開されているソフトウェアの実行結果と比較し、確認しながら進めている。5．SNS等データ取得可能性：主にTwitterのユーザ関係グラフデータが修得可能であることを確認し、試験的に取得し、クラスタリングを試行した。Twitterのテキストについてもいくつかデータを取得し、独自のファジィ近傍法にもとづくクラスタリングを行った。6．研究発表・打合せ：新規提案手法について研究発表を行った。詳細は別に記す。また、10月に東京で行われたMDAI2014国際会議の時に、海外共同研究者V.Torraと研究打合せを行った。
また、当初予定になかった事項の考察については下記7の通りである。7. グラフのノードを独立変数とし、各ノードに数値がある場合のc-回帰問題の定式化と解析を行った。成果はMDAI2014で発表し、発表した学生はAwardを受けた。

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

研究計画に記し、上記「研究実績の概要」に述べた1～6についておおよそ予定通りあるいは予定より早めに進めることができた。
1. 文献・資料調査：予定に従い調査を行った。2. 理論的考察およびアルゴリズムの考察：主にメドイドを用いる方法、modularity最適化、コアポイントを用いる方法について予定通り進め、理論的結果を得た。3．基本アルゴリズム開発：メドイド法を中心とした2段階法、コアポイントを利用したデンシティ探索法など新たな提案を行い、GrC2014国際会議で発表した。4．既存手法実装：modularityを利用するNewman法やLouvain法、spectral clustering、DBSCAN、affinity propagationなどについて独自に実装を行い公開されているソフトウェアの実行結果と比較した点は予定よりも進んでいる。5．SNS等データ取得可能性：主にTwitterのユーザ関係グラフデータが修得可能であることを確認、試験的取得し、クラスタリング試行など予定に従って進めている。6．研究発表・打合せ：新規提案手法について研究発表をWI2014, GrC2014, MDAI2014で行った。10月に東京で行われたMDAI2014国際会議の時に、海外共同研究者V.Torraと研究打合せを行った。これらは順調に進めている。
また、予定として記さなかった7. グラフのノードを独立変数とし、各ノードに数値がある場合のc-回帰問題の定式化と解析を行い、成果はMDAI2014で発表し、発表した学生はAwardを受けた。この技法はSNS解析における新たな手法となる。
総合的にみて、7を追加しているため、予定よりも進んでいると自己評価する。

Strategy for Future Research Activity

初年度で、既存手法の特徴についておおよその見当がつき、ここで提案する方法との関係もある程度わかったので、それを踏まえた今後の研究計画を以下に記す。１．理論的考察継続：グラフクラスタリング技法の理論的基礎とそれらの評価手法に重点を置きつつ研究を進める予定。２．提案技法と既存技法の比較：平成26年度にデータ取得の方法がわかったので、実データを用いて提案技法と従来技法との比較を行う予定。３．評価の技法：実行時間や効果など比較的わかりやすいものと、初期値に対する安定性や新たなクロスヴァリデーション技法などについて検討する予定。４．非対称関係のクラスタリング：特に非対称関係についてメドイド法の発展形や階層的技法を用いた提案を行う予定。４．研究発表：国際ファジィシステム学会(IFSA:International Fuzzy Systems Association)をはじめとするいくつかの定評ある国際学会において研究発表を予定している。
全体的にみて、進行状況に大きな問題点は現在のところみられない。

Research Products

• [Journal Article] Fuzzy c-Regression Models Combined with Support Vector Regression (2014)
  • Author(s): Tatsuya Higuchi, Sadaaki Miyamoto
  • Journal Title: Proc. of 2014 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2014) Volume: 1 Pages: 2489-2493
  • DOI: 10.1109/FUZZ-IEEE.2014.6891624
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Text Clustering Using Fuzzy Neighborhood and Evaluation of Clusters (2014)
  • Author(s): Zhang Canlun, Sadaaki Miyamoto
  • Journal Title: Proc. of 2014 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC2014) Volume: 1 Pages: 19-24
  • DOI: 10.1109/GRC.2014.6982800
  • Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
• [Journal Article] A Family of Algorithms Using Spectral Clustering and DBSCAN (2014)
  • Author(s): So Miyahara, Sadaaki Miyamoto
  • Journal Title: Proc. of 2014 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC2014) Volume: 1 Pages: 196-200
  • DOI: 10.1109/GRC.2014.6982850
  • Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
• [Journal Article] A Method of Two Stage Clustering Using Agglomerative Hierarchical Algorithms with One-Pass k-Means++ or k-Median++ (2014)
  • Author(s): Yusuke Tamura, Sadaaki Miyamoto
  • Journal Title: Proc. of 2014 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC2014) Volume: 1 Pages: 281-285
  • DOI: 10.1109/GRC.2014.6982834
  • Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
• [Journal Article] Two-Stage Clustering Using One-Pass K-Medoids and Medoid-Based Agglomerative Hierarchical Alforithms (2014)
  • Author(s): Yusuke Tamura, Sadaaki Miyamoto
  • Journal Title: Proceedings of the Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS\ISIS 2014) Volume: 1 Pages: 484-488
  • DOI: 10.1109/SCIS-ISIS.2014.7044641
  • Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
• [Presentation] c-Regression Models on Vertices for Graphs (2014)
  • Author(s): Sadaaki Miyamoto
  • Organizer: 11th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2014)
  • Place of Presentation: 筑波大学文京キャンパス、東京
  • Year and Date: 2014-10-30 – 2014-10-30
• [Presentation] Asymmetric K-Medoids (2014)
  • Author(s): Sadaaki Miyamoto
  • Organizer: 11th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2014)
  • Place of Presentation: 筑波大学文京キャンパス、東京
  • Year and Date: 2014-10-30 – 2014-10-30
• [Presentation] Comparing Different Methods on Clustering Follow-Follower Relations on Twitter (2014)
  • Author(s): Sadaaki Miyamoto
  • Organizer: 11th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2014)
  • Place of Presentation: 筑波大学文京キャンパス、東京
  • Year and Date: 2014-10-30 – 2014-10-30
• [Presentation] Variations of K-Means and Clustering Using the Concept of Rough Sets (2014)
  • Author(s): Sadaaki Miyamoto
  • Organizer: 2014 IEEE International Conference on Granular Computing (GrC2014)
  • Place of Presentation: 登別グランドホテル、北海道登別市
  • Year and Date: 2014-10-24 – 2014-10-24
  • Invited
• [Presentation] Theories of Clustering (2014)
  • Author(s): Sadaaki Miyamoto
  • Organizer: Web Intelligence Congress (WIC2014)
  • Place of Presentation: University of Warsaw, Warsaw, Poland
  • Year and Date: 2014-08-12 – 2014-08-12
  • Invited