ディリクレ過程混合モデルに基づく離散データの共クラスタリング

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2008-09-26
• タイトル: ディリクレ過程混合モデルに基づく離散データの共クラスタリング
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Co-clustering Discrete Data Based on the Dirichlet Process Mixture Model
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: オリジナル論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 株式会社NTTデータ技術開発本部
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): R&D Headquarters, NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者名: 桑田, 修平; 山田, 武士; 上田, 修功
• 著者名(英): Shuhei, Kuwata; Takeshi, Yamada; Naonori, Ueda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ディリクレ過程混合モデルを用いた共クラスタリング手法を提案する．共クラスタリングとは，ユーザのアイテム購入履歴などのような行列形式で表現可能なデータに対して，行（ユーザ）と列（アイテム）を同時にクラスタリングする問題である．提案法は，ユーザ（もしくはアイテム）クラスごとにアイテム（もしくはユーザ）クラス数次元の多項分布を仮定し，互いに同じクラスを選択しあったときに購入行動が生じると仮定したモデルに基づいて共クラスタリングする．提案法は，ユーザ（アイテム）クラス数を事前に設定することなく共クラスタリングができ，特に，購買履歴のような欠損値を含むデータに対してより良いクラスタリング精度を示す．実データを用いた実験により，ディリクレ過程混合モデルに基づく従来手法（無限関係モデル）と比べて，より精度の高い共クラスタリング結果が得られることを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We propose a new co-clustering method based on the Dirichlet process mixture model (DPM). Co-clustering is the problem of simultaneously clustering rows and columns of a data matrix, such as purchase history data of users and catalog items. The proposed method assumes that each user (or item) class has a multinomial distribution over item (or user) classes to select, and a purchase occurs when both selections of user and item classes match. The proposed method can co-cluster users and items without knowing the true numbers of clusters. The experimental results show that the proposed method can provide better co-clustering results compared with Infinite Relational Model (IRM), another previously proposed co-clustering method based on the DPM, especially for data matrices that contain missing data.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 1, 号 1, p. 60-73, 発行日 2008-09-26
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会