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J-GLOBAL ID：201902229961135173   整理番号：19A1094483

見過ごされてきた現場の問題-真に有益なクラスタリングを目指して-

著者 (1件)： 宇野毅明 (国立情報学研)
資料名： オペレーションズ・リサーチ
巻： 64  号： 5  ページ： 278-282  発行年： 2019年05月01日 
JST資料番号： F0251A  ISSN： 0030-3674  CODEN： OPREA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： クラスタリングは,データ解析の中でも著名な問題であり,学術的に多くの研究があり,かつ応用分野でも盛んに使われている.しかし現実の応用問題では,多くの「見過ごされてきた問題」が存在しており,現場での大きな問題となっている.本稿では,意味解釈のしやすい小さなクラスタを多数見つける問題と,クラスタリングを安定的にする,つまり求解するたびに大きく異なる解が見つかることがないようにする問題を紹介し,シンプルで効率的なアルゴリズムを紹介する.学術界で盛んに研究されたアルゴリズムは実用でもよい性能を発揮し,利便性が高いと思われがちだが,決してそうとは限らないのである.(著者抄録)

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  データ ,  アルゴリズム ,  意味解析 ,  安定化
準シソーラス用語： *クラスタリング ,  クラスタリング安定化 ,  ビッグデータ ,  類似度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

引用文献 (3件)：

• 宇野毅明,中原孝信,前川浩基,羽室行信,“データ研磨によるクリーク列挙クラスタリング,”第146回情報処理学会アルゴリズム研究会,2014-AL-146 No. 2, 2014.
• T. Uno, H. Maegawa, T. Nakahara, Y. Hamuro, R. Yoshinaka and M. Tatsuta, “Micro-clustering by data polishing,” BigData, pp. 1012-1018, 2017.
• 宇野毅明,岩崎幸子,中原孝信,中元政一,羽室行信,“データ研磨によるコンセンサスクラスタリングの精緻化,”人工知能基本問題研究会,106, pp. 43-50, 2018.

タイトルに関連する用語 (2件)： 現場 ,  クラスタリング