多モードファジィ共クラスタリングと高度推薦システムへの応用に関する研究

本研究では，多モード・多ソースからの共起関係データに内在する共クラスター構造の抽出に主眼を置き，関連性の強い多モード要素の対の抽出やソース間のプライバシー保護のための手法開発を目的としている．理論的・応用的側面の両面についての展開として，以下の成果を上げた．(1) 多モードの関連性行列からのクラスター抽出の手法の高度化として，Bezdek型のファジィ化法の導入による初期値依存性の軽減手法やクラスターコア抽出によるノイズへのロバスト化手法を開発し，可用性の高いデータ解析アプローチを実現した．これらの成果について，2件の国内学会発表を行ったほか，2021年度にJournal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics誌で掲載された3モードファジィ共クラスタリングに関する学術誌論文に対して2022年度最優秀論文賞を受賞した．(2) 多ソースからのデータにおける関連性分析を目標に，ファジィクラスタリングに基づく局所的データ解析法の高性能化手法を開発し，商品推薦データや環境観測データの分析における有効性を確認した．これらの成果について，1件の国際会議における招待講演および3件の国内学会発表を行った．(3) ファジィ共クラスタリングの理論的基盤の展開として，組織横断型データの局所的主成分分析における欠測値処理モデルを開発した．(1)や(2)で開発した理論モデルを実データへ適用する際のモデル改良に必要となる知見が得られた．これらの成果について，1件の国際会議発表および1件の国内学会発表を行った．

本研究では，多モード・多ソースからの共起関係データに内在する共クラスター構造の抽出に主眼を置き，関連性の強い多モード要素の対の抽出やソース間のプライバシー保護のための手法開発を目的としている．理論的・応用的側面の両面についての展開として，以下の成果を上げた．(1) 多モードの関連性行列からのクラスター抽出の手法の高度化として，Bezdek型のファジィ化法の導入による初期値依存性の軽減手法やクラスターコア抽出によるノイズへのロバスト化手法を開発し，可用性の高いデータ解析アプローチを実現した．これらの成果について，2件の国内学会発表を行ったほか，2021年度にJournal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics誌で掲載された3モードファジィ共クラスタリングに関する学術誌論文に対して2022年度最優秀論文賞を受賞した．(2) 多ソースからのデータにおける関連性分析を目標に，ファジィクラスタリングに基づく局所的データ解析法の高性能化手法を開発し，商品推薦データや環境観測データの分析における有効性を確認した．これらの成果について，1件の国際会議における招待講演および3件の国内学会発表を行った．(3) ファジィ共クラスタリングの理論的基盤の展開として，組織横断型データの局所的主成分分析における欠測値処理モデルを開発した．(1)や(2)で開発した理論モデルを実データへ適用する際のモデル改良に必要となる知見が得られた．これらの成果について，1件の国際会議発表および1件の国内学会発表を行った．