Study on Fuzzy Co-clustering of Incomplete Data

不完全数据的模糊共聚类研究

• 批准号: 23500283
• 负责人: HONDA Katsuhiro
• 金额: $ 3.24万
• 依托单位: Osaka Prefecture University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23500283/
• 关键词: ファジィ理論; 共クラスタリング; 協調フィルタリング; 意思決定支援; ファジィクラスタリング

Cooccurrence information analysis is an important technique for handling such cooccurrence information as purchase history data or document-keyword frequency data with the goal of extracting co-clusters of mutually familiar pairs of objects and items. In applying co-clustering algorithms to collaborative filtering and document summarization, it is needed to handle such data incompleteness as missing elements, noise and non-Euclidean nature. In this research, several co-clustering algorithms, which can handle incomplete cooccurrence information having intrinsic singular features, were studied and applied to personalized recommendation and document analysis for developing human-friendly intelligent information processing techniques.

共发生信息分析是一种重要的技术，用于处理诸如购买历史数据或文档键频频率数据之类的共发生信息，以提取相互熟悉的对象和物品对的共同群体。在将共聚类算法应用于协作过滤和文档摘要时，需要处理诸如缺少元素，噪声和非欧盟词的数据不完整。在这项研究中，研究了几种可以处理具有固有奇异特征的不完整的共发生信息的共簇算法，并将其应用于个性化的建议和文档分析，以开发人类友好的智能信息处理技术。

项目成果

k-Medoids法の概念に基づくファジィ共クラスタリング

基于k-Medoids方法概念的模糊联合聚类

• 发表时间: 2013
• 作者: 本多克宏;S. Tong;野津 亮
• 通讯作者: 野津 亮

A Study on Regularization Effects of Fuzzified Memberships in FCM Clustering

FCM聚类中模糊隶属度的正则化效应研究

• 发表时间: 2011
• 作者: K. Honda;Y. Matsumoto;A. Notsu;H. Ichihashi
• 通讯作者: H. Ichihashi

座標軸変換を用いたテンプレートに基づくファジィクラスタリング

使用坐标轴变换的基于模板的模糊聚类

• 作者: 大坂祥太郎;本多克宏;野津亮;市橋秀友
• 通讯作者: 市橋秀友

FCM型共クラスタリングにおける項目の排他的な制約

FCM类型共聚类中项目的排它约束

• 作者: 松本祐依;本多克宏;野津亮;市橋秀友
• 通讯作者: 市橋秀友

FCMdd型線形ファジィクラスタリングによる非ユークリッド関係性データからの局所的マップ構築

使用 FCMdd 型线性模糊聚类从非欧几里得关系数据构建局部地图

• 发表时间: 2012
• 期刊: 日本知能情報ファジィ学会誌
• 作者: 山本剛史;本多克宏;野津 亮;市橋秀友
• 通讯作者: 市橋秀友