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J-GLOBAL ID：202102242491951063   整理番号：21A0420070

グラフデータに対する知識融合型クラスタリング技法の開発

著者 (1件)： 浜砂幸裕 (近畿大 理工)
資料名： 電気通信普及財団研究調査助成報告書(Web)
号： 32  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年 
JST資料番号： U2205A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・大規模グラフデータに対する知識ベースの構築とファジイクラスタリング技法の開発について報告。
・開発した数理モデルによる新たな知識融合型クラスタリングの確立と評価について報告。
・妥当性基準によるグラフデータを評価し,その基準を用いたグラフクラスタリング手法を構築。

シソーラス用語： *図式解法 ,  *方式 ,  *クラスタ化 ,  ファジィ推論 ,  数学モデル ,  指標 ,  有効性
準シソーラス用語： *クラスタリング手法 ,  *グラフ解析 ,  数理モデル ,  妥当性指標

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

引用文献 (16件)：

• Jain A. K., Data clustering: 50 years beyond K-means, Pattern Recognition Letters, Vol. 31, No. 8, pp. 651-666, 2010.
• M. Newman, 'Networks: An Introduction', Oxford University Press, New York, 2010.
• J. C. Bezdek, 'Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms', Plenum Press, New York, 1981.
• S, Miyamoto, H. Ichihashi, and K. Honda, 'Algorithms for Fuzzy Clustering', Springer, Heidelberg, 2008.
• Y. Hamasuna, Y. Endo, Y. Hasegawa, and S, Miyamoto, Two Clustering Algorithms for Data with Tolerance based on Hard c-Means, 2007 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE2007), pp. 688-691, 2007.

タイトルに関連する用語 (6件)： グラフ ,  知識 ,  融合 ,  クラスタリング ,  技法 ,  開発