文献

J-GLOBAL ID：201702278166521934   整理番号：17A1993385

設計チームでの概念のクラスタリング(Clustering):人間と機械のクラスタリングの比較

Concept Clustering in Design Teams: A Comparison of Human and Machine Clustering

著者 (6件)： ZHANG Chengwei (Tsinghua Univ., Beijing, CHN) ,  ZHANG Chengwei (Univ. California, CA) ,  KWON Youngwook Paul (Univ. California, CA) ,  KRAMER Julia (Univ. California, CA) ,  KIM Euiyoung (Univ. California, CA) ,  AGOGINO Alice M. (Univ. California, CA)
資料名： Journal of Mechanical Design  (Journal of Mechanical Design)
巻： 139  号： 11  ページ： 111414.1-111414.9  発行年： 2017年11月 
JST資料番号： H0960A  ISSN： 1050-0472  CODEN： JMDEDB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 概念のクラスタリングは製品開発工程の重要な要素である。しかし,クラスタリングは一方では奮闘的反復法を必要とし,結果としてのクラスタはチームにとっていつも有用とはならないかもしれない。本研究は,設計チームによって開発された概念の,自然言語の記述での機械学習法ベースの概念のクラスタリングツールを適用することで,製品開発での概念のクラスタリングのフレームワークの確立を目的とした。本稿では,概念の分類,クラスタリング,意味論(semantic)クラスタリング,データ資源,機械学習法を使用した機械クラスタリング(machine clustering),人間-機械の特性傾向図(human-machine plot)によるデータ分析の説明をし,過小クラスタリング(クラスタ少な過ぎる)(under-clustering)と過剰クラスタリング(クラスタの多過ぎる)(over-clustering)の事例を示した。結論として「過小クラスタリングの場合は役に立たないものとなり,過剰クラスタリング場合は彼らのコンセプトの主題(themes)の表現により少ないクラスタで可能であったと考えること」等を述べた。

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  逐次近似 ,  人間 ,  機械 ,  比較 ,  機械学習 ,  自動化 ,  埋込み【写像】 ,  単語
準シソーラス用語： *クラスタリング ,  反復法 ,  単語埋込み

分類 (3件)： 工業・技術設計  (HA05000Q) ,  機械設計  (QA01080H) ,  索引言語  (AC05030W)

タイトルに関連する用語 (5件)： 設計 ,  チーム ,  概念 ,  クラスタリング ,  人間