@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00011895,
 author = {小柳, 滋 and 久保田, 和人 and 仲瀬, 明彦 and Shigeru, Oyanagi and Kazuto, Kubota and Akihiko, Nakase},
 issue = {8},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Aug},
 note = {ネットワークビジネスにおけるマーケティングでは，CRMが重要である．本稿ではCRM向けの新しいデータマイニング手法としてMatrix Clusteringを提案する．Matrix Clusteringでは顧客と商品より構成される2値行列の行や列を入れ替えることにより密な部分行列を抽出するが，この手法の高速化を目指してピンポン法と呼ぶ新しいアルゴリズムを開発した．ピンポン法では行と列の間でマーカ伝播を繰り返しながら枝刈りを行う．これにより大規模疎行列では行や列を入れ替える方法と比べて大幅な高速化が達成され，さらに見つかる解の品質も優れていることを実験により確認した．また，Matrix ClusteringをWWWアクセスログ分析に応用し，有効なクラスタの発見が可能であることを確認した．, A new data mining method named Matrix Clustering  is proposedfor CRM (Customer Relationship Management).Matrix clustering is  defined to generate a dense sub-matrix from asparse binary matrixby exchanging rows and columns.We also propose a new fast algorithm named ping-pong algorithmfor clustering large sparse matrix.The ping-pong algorithm is  1,000 to 10,000 times faster thana naive   algorithm, and the quality of solution is better.This algorithm is also applicable to WWW access log analysis.},
 pages = {2156--2166},
 title = {Matrix Clustering：CRM向けの新しいデータマイニング手法},
 volume = {42},
 year = {2001}
}