データ研磨によるクリーク列挙クラスタリング

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2014-01-23
• タイトル: データ研磨によるクリーク列挙クラスタリング
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Clustering by Clique Enumeration and Data Cleaning like Method
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: データ解析基礎
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 国立情報学研究所
• 著者所属: 国立情報学研究所
• 著者所属: 国立情報学研究所
• 著者所属: 関西学院大学経営戦略研究科
• 著者名: 宇野毅明; 中原孝信; 前川浩基; 羽室行信
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年の IT 技術の発達により，ビッグデータを用いたデータ解析はますますその重要性を増している．しかし，ビッグデータ解析には，データの大きさ以外にも多様性という大きな困難がある．多様なデータは，それぞれ異なる特徴を持つグループから構成されているため，全体的に解析することが困難であり，まずグループ構造の解明が重要である．既存のクラスタリング手法やパターンマイニングによってグループ構造の解明にアプローチすると，解が大量，少数のグループしか見つけられない，類似する大量の解を生成，見つかるグループの大きさに大きなばらつきがある，計算コストが大きすぎる，といった難点にぶつかることになる．本稿では，グラフクラスタリング問題に対して，そもそもデータがどのようになっていればグループ構造が抽出しやすいかを考え，ノイズの少ない明確なデータを定義し，ノイズ混じりの生データを，そのグループ構造を壊さないように明確なデータへと変換する，データ研磨という手法を紹介する．また，データ研磨アルゴリズムとデータ研磨を行ったグラフが持つ数理的な構造を紹介し，将来的に 「明確なデータ」 を研究するための礎とする．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recent development on information technology has made bigdata analysis more familiar in research and industrial areas. However, bigdata has big difficulties on diversity, other than its huge size. Data with much diversity is usually composed of many groups each of those has its original feature, thus data analysis from the global structures usually fails to capture the details of the data. To analyze the data correctly, capturing the group structure is important. Existing clustring algorithms and pattern mining algorithms aim to extract the group structures from the data. However, they usually find huge number of solutions, too few groups, many similar groups, or groups with large biased sizes, and often take long computation time. In this paper, we address the graph clustering problem, and discuss what are good graphs in that we can easily capture the group structures. From the discussion, we define a graph class that is a model of noiseless clarified graph. We then propose a data cleaning like method that modifies the given data graph to a clarified graph without breaking the group structures. We also show some mathematical and algorithmic properties for the graph class and the modifying algorithm.
• 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: AN1009593X
• 書誌情報: 研究報告アルゴリズム（AL）; 巻 2014-AL-146, 号 2, p. 1-8, 発行日 2014-01-23
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会