お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2013-02-22 14:00
ユーザの嗜好に基づく味データの学習クラスタリング
高野太吾公立はこだて未来大PRMU2012-171
抄録 (和) ユーザが意図するクラスターを得るためのデータ変換法及びクラスタリングパラメータ調整法を提案した.まず,ユーザが理想とするクラスターとクラスタリング結果との違いを表す指標として,クラスタリング精度(マッチング精度及び分割数精度) を導入した.また,クラスタリングの前処理として,データ変換を導入した.データ変換パラメータは,学習データに付加されたユーザの嗜好に基づくクラスター情報を基に,同一クラスターに属する学習データが1つのクラスターを構成するように調整される.学習データのクラスター情報をユーザの嗜好に基づいて作
成することにより,統計的類似度に基づくクラスタリング手法では必ずしもユーザの意図するクラスター構成が得られないという問題を解決した.さらに,クラスタリング精度が高くなるようにクラスタリングに必要なパラメータを調節した.学習データを用いて調整されたパラメータを用いることにより,クラスター情報が未知の評価データに対して,ユーザの嗜好に合ったクラスターを得た. 
(英) We developed a method that converts input data and adjusts clustering parameters to obtain ideal clusters. First, we introduced two measures, the matching accuracy and structure accuracy, that evaluate the difference between ideal clusters and the clusters obtained using the method. Next, a data conversion was introduced as a pre-processing of clustering. Data conversion parameters were adjusted using cluster information added to learning data so that the same clusters as the cluster information are obtained. The cluster information was determined by a user preference. This data conversion could thus solve the problem that conventional clustering algorithms based on a statistical similarity could not always provide ideal clusters for users. Moreover, the clustering parameters were adjusted so as to increase the clustering accuracies. Using the parameters that were derived from the learning data, the clusters for the evaluation data were obtained to satisfy the user's request without any cluster information.
キーワード (和) 学習 / クラスタリング / データ変換 / SOM / 関数近似 / / /  
(英) learning / clustering / data conversion / SOM / function approximation / / /  
文献情報 信学技報, vol. 112, no. 441, PRMU2012-171, pp. 191-196, 2013年2月.
資料番号 PRMU2012-171 
発行日 2013-02-14 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2012-171

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2013-02-21 - 2013-02-22 
開催地(和) 大阪府立大 
開催地(英)  
テーマ(和) 大規模データベースとパターン認識 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2013-02-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ユーザの嗜好に基づく味データの学習クラスタリング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A learning clustering method for taste data based on user food preference 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 学習 / learning  
キーワード(2)(和/英) クラスタリング / clustering  
キーワード(3)(和/英) データ変換 / data conversion  
キーワード(4)(和/英) SOM / SOM  
キーワード(5)(和/英) 関数近似 / function approximation  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 高野 太吾 / Daigo Takano / タカノ ダイゴ
第1著者 所属(和/英) 公立はこだて未来大学 (略称: 公立はこだて未来大)
Future University Hakodate (略称: Future Univ. Hakodate)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第2著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2013-02-22 14:00:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2012-171 
巻番号(vol) vol.112 
号番号(no) no.441 
ページ範囲 pp.191-196 
ページ数
発行日 2013-02-14 (PRMU) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会