更新日：2021/04/01
データに隠れた関係性を賢く抜き出します
～無限バイクラスタリングによる特徴的部分行列の抽出～NTT機械学習・データ科学センタ
NTTコミュニケーション科学基礎研究所オープンハウス2016より
どんな研究
行列の形式で与えられた関係データの中から、周りと大きく違う値をもつ部分（バイクラスタ）だけを自動的に見つける研究です。そのような部分は「もっとも売れる顧客層と商品群」や「特定の治験で効果のあった遺伝子群」などのように、有益な発見となる可能性が高い部分です。
どこが凄い
これまでの技術では、バイクラスタの数を事前に指定する必要があります。しかし、事前に正確な数を知ることは困難です。そこで、任意数のバイクラスタを表現可能な機械学習モデルを用いて、各データに対して適切なバイクラスタ数を自動的に推定して抽出できます。
めざす未来
これまでの関係データ解析は、データを表現する隠れたパターンを発見するだけで、「どれが興味深いパターンか」は人が判断する必要がありました。今後はこの研究のように、「興味深いと思われるパターン」だけを発見する、より使いやすい関係データ解析技術を目指します。
■参考文献
- (1)K. Ishiguro, I. Sato, M. Nakano, A. Kimura, N. Ueda, “Infinite plaid models for infinite bi-clustering,” in Proc. 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2016.
- (2)石黒勝彦, 佐藤一誠, 中野允裕, 木村昭悟, 上田修功,“Infinite bi-clusteringのための無限Plaid Model,” 第18回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015), 2015.