Figure and ground approaches for scalable biclustering and their applications

可扩展双聚类的图形和地面方法及其应用

• 批准号: 19K12125
• 负责人: 久保山 哲二
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Gakushuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K12125/
• 关键词: 二部クラスタリング; 二部グラフ; クラスタリング; ネットワーク分析; 行列分解; 交差最小化

本研究では、二つのカテゴリ間の二項関係を解析するために、大規模データに適用可能なアルゴリズムの開発を行うことを目指している。具体的には、その問題を大規模な二部クラスタリングとして捉え、既存のアルゴリズムの性質とそのデータへの適応性を実装・調査し、対象となるデータの性質に適応し、大規模データに対応できる高速なアルゴリズムを開発することを目指している。昨年度までに我々が開発したアルゴリズムと既存の実装済みアルゴリズムを基に、カテゴリカルデータのクラスタリングへの応用とその評価を行った。初めに、食事時のコミュニケーション分析に二部クラスタリングを応用した。食事のシーンを映像として記録し、その中の発言を文字化したデータを用いて、発言者と発言内容による二部クラスタリングを実行し、それぞれの食事形式による会話行動の特徴の違いについて詳細に考察した。次に、選挙公報のテキストデータの分析への応用を試みた。これは過去20年間にわたる衆議院選挙の選挙公報に登場する候補者と単語、これら二つのカテゴリから成るデータに基づいて行った。このデータを用いて文書および候補者をクラスタリングし、抽出されたクラスタを利用して、政党と選挙年の影響を統制した回帰分析を実施した。選挙制度が中選挙区制から小選挙区比例代表並立制へと変わった前後の政党ごとの特徴について、日本の選挙に関する先行研究と対応する結果が得られることを確認した。これらの結果は、文書クラスタリングで広く使われているLDAよりもクラスタの粒度が細かく、候補者の個別性を捉えることができ、この分析においてはより適した性質を有している。

This study で は, two つ の カ テ ゴ among リ の binomial masato を parsing す る た め に, large-scale デ ー タ に may apply な ア ル ゴ リ ズ ム の open 発 を line う こ と を refers し て い る. Specific に は, そ の question 2 を large-scale な ク ラ ス タ リ ン グ と し て catch え, existing の ア ル ゴ リ ズ ム の nature と そ の デ ー タ へ の pleasant to 応 を be し, investigation, like と seaborne な る デ ー タ の nature に optimum 応 し, large-scale デ ー タ に 応 seaborne で き る high-speed な ア ル ゴ リ ズ ム を open 発 す る こ と を refers し て い る. Yesterday's annual ま で に I 々 が open 発 し た ア ル ゴ リ ズ ム と existing の be loaded 済 み ア ル ゴ リ ズ ム を に, カ テ ゴ リ カ ル デ ー タ の ク ラ ス タ リ ン グ へ の 応 with と そ の review 価 を line っ た. At the beginning, めに; during meals, コ コ; ュニケ; ショ; <s:1>; in the second part of に analysis; ラスタリ; ラスタリ; グを応 use た. Food の シ ー ン を image と し て record し, そ の in の 発 said を script し た デ ー タ を with い て, 発 adviser と 発 speech content に よ る department 2 ク ラ ス タ リ ン グ を be し, そ れ ぞ れ の food form に よ る の special session action 徴 の violations い に つ い て に detailed investigation し た. Next, に, select the 挙 bulletin, <s:1> テキストデ タ タ, <s:1> analysis, へ 応 use を to test みた. こ れ は over the past 20 years に わ た る representatives chosen 挙 の choose 挙 communique に appearance す る alternates と 単, こ れ ら two つ の カ テ ゴ リ か ら into る デ ー タ に base づ い て line っ た. こ の デ ー タ を with い て documents お よ び alternates を ク ラ ス タ リ ン グ し, drew さ れ た ク ラ ス タ を using し て, political parties choose と 挙 の influence を control し を た 帰 back analysis be applied し た. Under 挙 system choose 挙 が area か ら small chosen 挙 region system and proportional-representation districts へ と - わ っ た の before and after party ご と の, 徴 に つ い て, Japan の choose 挙 に masato す る leading research と 応 seaborne す る results ら が れ る こ と を confirm し た. こ れ ら の results は, clerical ク ラ ス タ リ ン グ で hiroo く make わ れ て い る LDA よ り も ク ラ ス タ の fine granularity が か く, alternate の individual を catch え る こ と が で き, こ の analysis に お い て は よ り optimum し た nature を have し て い る.

项目成果

スケッチを用いた検索における2段階フィルタリングの有効性の検証

使用草图验证搜索中两步过滤的有效性

• DOI: 10.11517/jsaifpai.123.0_24
• 发表时间: 2023
• 期刊: JSAI Technical Report, SIG-FPAI
• 作者: 樋口 直哉;今村 安伸;篠原 武;平田 耕一;久保山 哲二
• 通讯作者: 久保山 哲二

伝統文様アノテーション自動化のための自然画像とフラクタル画像による事前学習

使用自然图像和分形图像进行预学习以进行自动化传统模式注释

• 发表时间: 2021
• 期刊: じんもんこん2021論文集
• 作者: 鏡川 悠介;久保山 哲二;加茂 瑞穂;前田 英作
• 通讯作者: 前田 英作

Exploration of a large-scale reconstructed structure on GaN(0001) surface by Bayesian optimization

通过贝叶斯优化探索 GaN(0001) 表面的大规模重构结构

• DOI: 10.1063/5.0078660
• 发表时间: 2022
• 期刊: Applied Physics Letters
• 影响因子: 4
• 作者: Kusaba A.;Kangawa Y.;Kuboyama T.;Oshiyama A.
• 通讯作者: Oshiyama A.

マイクロクラスタリングを用いた選挙公報テキスト分析

使用微聚类的选举公告文本分析

• 发表时间: 2022
• 期刊: じんもんこん2022論文集
• 作者: 杉山 佳奈美;久保山 哲二;三輪 洋文;宇野 毅明
• 通讯作者: 宇野 毅明

A new combination of Hankel and sparsity-promoting dynamic mode decompositions and its application to the prediction of plasma turbulence

Hankel和稀疏促进动态模式分解的新组合及其在等离子体湍流预测中的应用

• DOI: 10.35848/1347-4065/ac1c3c
• 发表时间: 2021
• 期刊: Japanese Journal of Applied Physics
• 影响因子: 1.5
• 作者: Kusaba Akira;Kuboyama Tetsuji;Shin Kilho;Sasaki Makoto;Inagaki Shigeru
• 通讯作者: Inagaki Shigeru