New Development of Clustering Methods Considering Uncertainty Based on Rough Set Theory
基于粗糙集理论考虑不确定性的聚类方法新进展
基本信息
- 批准号:20K19886
- 负责人:
- 金额:$ 2.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本年度は,不確実性を考慮したクラスタリング手法であるラフクラスタリングの協調フィルタリング(Collaborative Filtering, CF)への応用に関する研究を行い,以下の成果を上げた.本課題では,クラスタリングベースのCFにラフ集合理論の観点を導入したラフCFとしてRCM-CF, RSCM-CF, RMCM-CF等を提案している.また,本課題では共クラスタリングにラフ集合理論の観点を導入したラフ共クラスタリングとしてRCCMM法を提案している.今回,RCCMM法に基づくCFとしてRCCMM-CFを提案し,数値実験により有効性を確認した.本課題では,大規模データへの適用に向けて,RCM-CFに対しオンライン学習のアプローチを導入し,ORCM-CFを提案している.今回,ORCM-CFに対し,クラスター数を適応的に調節する機構を導入したAdaptive ORCM-CFを提案し,利便性を向上させた.本課題では,ランダム射影によるデータの次元削減を行った上で類似ユーザーの分類を行うRP-RCM-CFを提案している.今回,主成分分析や潜在意味解析,autoencoder,t-SNE等の種々の次元削減手法を活用したRCM-CFを提案し,有効性を確認した.また,RSCM-CFにおいて,様々な粒状化手法を検討し,その効果を明らかにした.加えて,RMCM-CFに目的関数を導入したRMCM2-CFを提案し,数値実験により有効性を確認した.さらに,確率的ラフ近似の概念を導入したProbabilistic RSCM法に基づくCFとして,PRSCM-CFを提案し,その特性を明らかにした.これらの改良によって,計算コストの削減や推薦性能の向上を実現した.本成果について,2件の国際会議発表,5件の国内学会発表を行った.
今年,我们针对粗糙聚类这种考虑不确定性的聚类方法在协同过滤(CF)中的应用进行了研究,取得了以下成果。在这个项目中,我们提出了RCM-CF、RSCM-CF、RMCM-CF等作为粗糙CF,将粗糙集理论的观点引入到基于聚类的CF中。此外,在本项目中,我们提出了RCCMM方法作为粗糙共聚类方法,将粗糙集理论的视角引入到共聚类中。这次,我们在RCCMM方法的基础上提出了RCCMM-CF作为CF,并通过数值实验证实了其有效性。在这个项目中,我们引入了 RCM-CF 的在线学习方法,并提出将 ORCM-CF 应用于大规模数据。这次,我们提出了Adaptive ORCM-CF,引入了自适应调整集群数量的机制,以提高便利性。在这个项目中,我们提出了RP-RCM-CF,它在使用随机投影降低数据维数后对相似用户进行分类。这次,我们提出了利用主成分分析、潜在语义分析、自动编码器和 t-SNE 等各种降维方法的 RCM-CF,并证实了其有效性。我们还研究了 RSCM-CF 中的各种造粒方法并阐明了它们的效果。此外,我们提出了RMCM2-CF,它在RMCM-CF的基础上引入了目标函数,并通过数值实验证实了其有效性。此外,我们提出了PRSCM-CF,一种基于概率RSCM方法的CF,引入了概率粗近似的概念,并阐明了其特征。这些改进降低了计算成本并提高了推荐性能。该成果在两次国际会议和五次国内会议上发表。
项目成果
期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Rough C-Meansクラスタリングに基づく協調フィルタリングにおける種々の次元削減手法の活用
基于Rough C-Means聚类的协同过滤中各种降维方法的运用
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:畑中 浩貴; 生方 誠希; 本多 克宏
- 通讯作者:本多 克宏
Basic Consideration of Co-Clustering Based on Rough Set Theory
基于粗糙集理论的共聚类基本思考
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Ubukata; N. Nodake; A. Notsu; K. Honda
- 通讯作者:K. Honda
Adaptive Online Rough C-Means Clustering and Its Application to Collaborative Filtering
自适应在线粗C均值聚类及其在协同过滤中的应用
- DOI:10.1109/ssci51031.2022.10022091
- 发表时间:2022-12-04
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Ubukata;T. Kawakami;Katsuhiro Honda
- 通讯作者:Katsuhiro Honda
Basic Consideration of Collaborative Filtering Based on Rough C-Means Clustering
基于粗C均值聚类的协同过滤的基本思考
- DOI:10.1109/scisisis50064.2020.9322722
- 发表时间:2020-12-05
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:S. Ubukata;Shu Takahashi;A. Notsu;Katsuhiro Honda
- 通讯作者:Katsuhiro Honda
Brain Image Segmentation Based on FCM Clustering Algorithm and Rough Set
基于FCM聚类算法和粗糙集的脑图像分割
- DOI:10.1109/access.2019.2893063
- 发表时间:2019-01-15
- 期刊:
- 影响因子:3.9
- 作者:Hong Huang;Fanzhi Meng;Shaohua Zhou;Feng Jiang;Gunasekaran Manogaran
- 通讯作者:Gunasekaran Manogaran
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生方 誠希其他文献
k-Means型スイッチングFactorization Machineの一検討
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- DOI:
- 发表时间:
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- 影响因子:0
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- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
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- DOI:
- 发表时间:
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- 影响因子:0
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野津 亮
生方 誠希的其他文献
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相似海外基金
On Trust Representation and Verification Methods for Messages in SNSs
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