| 講演名 | 2013-02-22 ユーザの嗜好に基づく味データの学習クラスタリング(テーマセッション,大規模データベースとパターン認識) 高野 太吾, |
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| 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。 |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | learning / clustering / data conversion / SOM / function approximation |
| 資料番号 | PRMU2012-171 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2013/2/14(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Pattern Recognition and Media Understanding (PRMU) |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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(テーマセッション,大規模データベースとパターン認識) |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高野 太吾 / daigo TAKANO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 公立はこだて未来大学システム情報科学研究科 School of Systems Information Science, Future University Hakodate |
| 発表年月日 | 2013-02-22 |
| 資料番号 | PRMU2012-171 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 441 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |