Dimension and variable selection, simultaneous estimation, and computational environment for information extraction from complex data

从复杂数据中提取信息的维度和变量选择、同时估计和计算环境

• 批准号: 21K11799
• 负责人: 森 裕一
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Okayama University of Science
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11799/
• 关键词: 数量化; カテゴリカルデータ; クラスタリング; 変数選択; 加速化; 主成分分析; 非計量主成分分析; 次元縮約; 非計量多変量手法

本研究では、マーケティングや社会心理学の分野を想定し、(i)情報損失を最小限に抑えた大規模さの軽減、(ii)縮約した情報や複雑性の関係の効率的な把握、(iii)尺度混在データの処理とテキストデータの処理を含む分析手順の提供、(iv)対話的なインタフェースの提供、(v)計算の効率化を順に実現していくことを目的としており、本年度は、それぞれについて取り組んだ。(i)～(iii)については、昨年度に引き続き、テストや調査問題において無駄な項目を削除することで複雑さを軽減することに取り組んだ。特に、尺度混在データに焦点をあて、カテゴリカルデータを項目反応理論や非計量主成分分析で数量化して、カテゴリカルデータを量的に扱える手法を提案するとともに、項目反応理論で導かれる潜在特性値による変数の削減手順の開発と拡張主成分分析をカテゴリカルデータに応用する非計量拡張主成分分析の性能評価を行った。いずれも提案手法を実データに利用する場合の一般手順を示すことができた。また、(iii)の後半のテキストデータについては、テキストマイニングの結果から得られる情報をさらに分析する方法の可能性を検討した。(iv)については、R上で動く環境の1つであるShinyを利用して、対話的インタフェースの構築を試みた。(v)については、vectorε法による計算の加速化の効果をより精密に評価するため、ファジーc平均法での数値実験を行い、パラメータ（＝データの様相）の違いによる加速化の性質を明らかにした。これらの成果については、日本計算機統計学会のシンポジウム、国際計算機統計協会のアジア地区の大会などで発表した。また、９月に、シンガポールとドイツの研究者を招き、大規模・複雑化データの扱いに関する研究集会を岡山と京都で開き、計算方法や効率化について議論した。

This study で は, マ ー ケ テ ィ ン グ や social psychology の eset を を し scenarios, (I) information loss minimum に え suppression た large-scale さ の 軽 subtraction, (ii) contraction し た intelligence や complex 雑 sex の masato is の な sharper rates hold yardstick, (iii) in デ ー タ の 処 Richard と テ キ ス ト デ ー タ の 処 Richard を む hand shun の analysis is provided, (iv) words seaborne な イ ン タ フ ェ ー ス の provide, could promote behavior rate (v) の を shun に be presently し て い く こ と を purpose と し て お り, this year's は, そ れ ぞ れ に つ い て in り group ん だ. (I) to (iii) に つ い て は, yesterday's annual に き 続 き, テ ス ト や survey questions に お い て no 駄 な project を pruned す る こ と で complex 雑 さ を 軽 minus す る こ と に group take り ん だ. に, scale, mixed in デ ー タ に focus を あ て, カ テ ゴ リ カ ル デ ー タ を project's theory 応 や the measuring principal component analysis (で quantification し て, カ テ ゴ リ カ ル デ ー タ を quantity に Cha え る technique proposed を す る と と も に, project's theory 応 で guide か れ る potential characteristics numerical に よ る - several の cut hand shun の 発 と company, a principal component analysis (を カ テ ゴ リ カ Youdaoplaceholder3 デ タに応 タに応 use する non-quantitative 拡 principal component analysis <s:1> performance evaluation 価を line った. い ず れ も proposal gimmick を be デ ー タ に using す る occasions の general hand shun を shows す こ と が で き た. ま た, (iii) after の half の テ キ ス ト デ ー タ に つ い て は, テ キ ス ト マ イ ニ ン グ の results か ら have ら れ る intelligence を さ ら に analysis す る method の possibility を beg し 検 た. (iv) に つ い て は dynamic く environment, R で の 1 つ で あ る Shiny を using し て, polices of イ ン タ フ ェ ー ス の build を try み た. (v) に つ い て は, vector epsilon method に よ る computing の JiaSuHua の unseen fruit を よ り precision に review 価 す る た め, フ ァ ジ ー c average で の the numerical be 験 を い, パ ラ メ ー タ (= デ ー タ の others in phase) の violations い に よ る JiaSuHua の nature を Ming ら か に し た. こ れ ら の results に つ い て は, Japanese computer statistical society の シ ン ポ ジ ウ ム, the international association of computer statistical の ア ジ ア region の assembly な ど で 発 table し た. ま た, September に, シ ン ガ ポ ー ル と ド イ ツ の researchers を recruit き, large-scale, complex 雑 デ ー タ の Cha い に masato す る research rally を okayama と Kyoto で open き, could promote behavior rate calculation method や に つ い て comment し た.

项目成果

質的データの項目選択

定性数据项选择

• 发表时间: 2021
• 作者: Nakamura Ayane;Phung-Duc Tuan;片山浩子，西山ちとせ，森裕一
• 通讯作者: 片山浩子，西山ちとせ，森裕一

Acceleration of Computation in Fuzzy Clustering

模糊聚类中的计算加速

• 发表时间: 2022
• 作者: Mori,Y.;Akaki,T.;Kuroda;M.
• 通讯作者: M.

テキストマイニングによる傾向・様相の分析

使用文本挖掘分析趋势和方面

• 发表时间: 2023
• 期刊: 経営とデータサイエンス
• 作者: 白石博;澁木涼太郎;中村知繁;石岡龍佑，安田宗樹;野口稜太，須子統太，小林学;U. Tanaka;稲田 愛・森 裕一
• 通讯作者: 稲田 愛・森 裕一

質的データの項目精選－項目反応理論を利用した項目選択の検討－

定性数据的项目选择 - 使用项目响应理论检查项目选择 -

• 发表时间: 2022
• 作者: Nguyen Hung Quoc;Phung-Duc Tuan;片山浩子，森 裕一
• 通讯作者: 片山浩子，森 裕一

Item Selection for qualitative data

定性数据的项目选择

• 发表时间: 2022
• 作者: Katayama;H.;Nishiyama;C.;Mori;M.
• 通讯作者: M.