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

多模模糊共聚类研究及其在高级推荐系统中的应用

基本信息

项目摘要

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.
This study aims to explore the ways to extract and protect the relationship between multi-mode and multi-mode elements. The theory of the bottom of the application of the surface of the development of the following results. (1)The method of extracting the multi-dimensional correlation matrix is highly developed, and the Bezdek-type transformation method is introduced. The method of reducing the initial value dependency is developed. The method of extracting the multi-dimensional correlation matrix is developed. The method of analyzing the multi-dimensional correlation matrix is realized. In 2021, the Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics published three academic papers related to computer science and received the Best Paper Award in 2022. (2)The purpose of the correlation analysis of multi-channel data is to develop high-performance methods for data analysis of basic data. The results of the conference were presented at 1 international conference and 3 domestic academic conferences. (3)The development of the theoretical basis for the analysis of cross sectional data is discussed in detail. (1)(2) The theory of development and improvement is necessary when it is applied. 1 international conference presentation and 1 domestic society presentation.

项目成果

期刊论文数量(46)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Study on Introducing Co-clustering Concept into Fuzzy Bag-of-Words Model
模糊词袋模型引入共聚类概念的研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    K. Honda;T. Youkawa;S. Ubukata;A. Notsu
  • 通讯作者:
    A. Notsu
クラスターコア抽出に基づくファジィ共クラスタリングのロバスト化
基于聚类核心提取的鲁棒模糊共聚类
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    林 昂佑;本多 克宏;生方 誠希;野津 亮
  • 通讯作者:
    野津 亮
ノイズファジィクラスタリングとの融合によるロバストな非負値行列因子分解の一手法
噪声模糊聚类融合的鲁棒非负矩阵分解方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Nang Hung Van Nguyen;Minh Tuan Pham;Nho Dai Ung;Kanta Tachibana;岡部 旭良,本多 克宏,生方 誠希,野津 亮
  • 通讯作者:
    岡部 旭良,本多 克宏,生方 誠希,野津 亮
Fuzzy Bag-of-Words Based Evaluation Data Imputation for Collaborative Filtering
基于模糊词袋的协同过滤评价数据插补
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    K. Honda;T. Youkawa;S. Ubukata;A. Notsu
  • 通讯作者:
    A. Notsu
ファジィ推論・ツールソフトウェアを用いた太陽光発電量予測モデル構築の一事例
使用模糊推理/工具软件构建太阳能发电预测模型的示例
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    T.Takahashi;Y.Maruyama;H.Ito and K.Miura;尾花 英之,本多 克宏,生方 誠希,野津 亮
  • 通讯作者:
    尾花 英之,本多 克宏,生方 誠希,野津 亮
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本多 克宏其他文献

fMRIデータのFCM識別器-パラメータの粒子群最適化
fMRI数据的FCM判别器——参数的粒子群优化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    市橋 秀友;本多 克宏;野津 亮;服部 隆男
  • 通讯作者:
    服部 隆男
ファジィc平均識別器によるROC分析
使用模糊 C 均值分类器进行 ROC 分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    市橋 秀友;太田 圭一;松浦 史明;本多 克宏;野津 亮
  • 通讯作者:
    野津 亮
fMRIデータによる脳活動のFCM識別器
使用 fMRI 数据进行大脑活动的 FCM 鉴别器
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    市橋 秀友;本多 克宏;野津 亮;服部 隆男;宮本 恵理
  • 通讯作者:
    宮本 恵理
局所的な最適尺度を考慮した混合データベースの線形ファジイクラスタリング
考虑局部最优规模的混合数据库线性模糊聚类
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    本多 克宏;上彬 亮;市橋 秀友;野津 亮
  • 通讯作者:
    野津 亮
コミュニケーションとアクティビティの誘発を目的としたARスポーツ「HADO」の活用
利用AR运动“HADO”促进交流和活动
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    宮平 裕一;野津 亮;本多 克宏;石濱慎司,中見真也,飯塚重善;飯塚重善,後藤篤志
  • 通讯作者:
    飯塚重善,後藤篤志

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  • 发表时间:
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協調的なファジィクラスタリングと説明可能AIに関する研究
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    22K12198
  • 财政年份:
    2022
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ファジィクラスタリングによる混合データベースからの知識発見に関する研究
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  • 批准号:
    17700240
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
ファジィクラスタリングを用いた不完全データの局所的な数量化に関する研究
基于模糊聚类的不完整数据局部量化研究
  • 批准号:
    15700196
  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
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New Development of Clustering Methods Considering Uncertainty Based on Rough Set Theory
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Development of AI Board Extracting Table Tennis Strategy from Broadcast Video Using Virtual Data Generation Type Fuzzy Bagging
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    2020
  • 资助金额:
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Clustering Methodology for Hyper-Spherical Data with Noise
带有噪声的超球形数据的聚类方法
  • 批准号:
    19K12126
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    2019
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    $ 2.83万
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基于粗糙集理论的k-means型聚类研究
  • 批准号:
    17K12753
  • 财政年份:
    2017
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Fuzzy Clustering Methods for Incomplete Spherical Data
不完整球形数据的模糊聚类方法
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    15K00348
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 2.83万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Big data analytics by multidimensional cluster scaling and its social applications
多维集群扩展的大数据分析及其社交应用
  • 批准号:
    26330033
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Traditional method versus heuristic techniques for Social Network clustering
社交网络聚类的传统方法与启发式技术
  • 批准号:
    26330270
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Study on Fuzzy Co-clustering from Large Scale Co-occurrence Data
大规模共现数据的模糊共聚类研究
  • 批准号:
    26330281
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Development of integrated algorithm of fuzzy clustering with entropy maximization and annealing
熵最大化和退火模糊聚类集成算法的开发
  • 批准号:
    25330297
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 2.83万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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