DEIM Forum 2013 C10-4

ラベル付きクラスタリングにおける情報利得を用いたキーワード選定結果の適用手法
加藤大智†橋本泰一††

渡辺陽介†††

横田治夫†† 東京工業大学 大学院情報理工研究科 計算工学専攻〒 152-8552 東京都目黒区大岡山 2-12-1†† グリー株式会社〒 106-6190 東京都港区六本木 6-10-1 六本木ヒルズ森タワー††† 東京工業大学 学術国際情報センター〒 152-8550 東京都目黒区大岡山 2-12-1
E-mail: †{kato,watanabe}@de.cs.titech.ac.jp, ††taiichi84@gmail.com, †††yokota@cs.titech.ac.jp
あらまし

動画や画像・論文など，キーワードやタグが付与されているデータが多く存在し，そうしたデータを分類する要求が高まっている．本稿では，キーワードが付与されたデータと付与されていないデータが混合したデータをクラスタリングすることを目的とする．キーワードはすべてのデータについているとは限らず，またキーワードの中には分類に適さないものもあるため，単純にキーワードのみを用いてすべてのデータを分類することは難しい．そこで本研究では，より精度の高いクラスタリングを行うため，情報利得によってデータに付けられたキーワードの中からラベルとして適するものとそれに関連するデータを選定し，それを教師データとして半教師付きクラスタリングを行う手法を提案する．実際の論文データに対して適用して比較を行う．
キーワード

クラスタリング, クラスタラベリング，SVM，情報利得，リサーチマイニング

Clustering Methods Combining Keyword Selection
Based on Information Gain
Daichi KATO† , Taiichi HASHIMOTO†† , Yousuke WATANABE††† , and Haruo YOKOTA†† Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering,Tokyo Institute of Technology
2-12-1 O-okayama, Meguro-ku, Tokyo, 152-8552 Japan†† GREE, Inc.
Roppongi Hills Mori Tower, 6-10-1 Roppongi, Minato-ku, Tokyo, Japan††† Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology
2-12-1 O-okayama, Meguro-ku, Tokyo, 152-8550 Japan
E-mail: †{kato,watanabe}@de.cs.titech.ac.jp, ††taiichi84@gmail.com, †††yokota@cs.titech.ac.jp

1. は じ め にかじめ与えない，教師無しの手法であることがあげられる．このため，事前にどのような分類があるか分からない状態から近年，さまざまなところで情報量が爆発的に増加している．

データの傾向を見るようなときに用いられるが，データ集合のそこで，大規模データから傾向や新たな知見を得るための手類似性のみを用いて判定を行うため，利用者の意図とは異なる法として，似たデータをグループ分けするクラスタリングと分類となることも多い．

呼ばれる手法がよく用いられている．代表的なものとしては，

K-means 法や階層的クラスタリングなどがある [1]．
クラスタリングの特徴の一つとして，教師付きデータをあら

これを解消するため，クラスタリングの際に教師付きデータを部分的に与えてクラスタリングを行う手法もあり，これは半教師付クラスタリングと呼ばれている．しかし教師付きデータをあらかじめ与えられないことも多く，適用可能な局面が限らある．その場合，マージンの逆数+識別の誤りを最小化するよれてくる．

うな分離超平面を求める，ソフトマージンと呼ばれる手法が使そこで，厳密な教師データを人手で与える以外のアプローチ

われる．

として，本研究ではデータに付けられたキーワードやタグを用SVM では，教師データから求めた分離超平面を用いて，クいることを考える．キーワードがつけられているデータとしてラスが未知のデータを分離する．ただし，その際の未知データは，動画や画像・書籍・論文などがあげられる．しかしキーワー集合の分布に合わせて分離超平面を微調整することはできない．

ドはすべてのデータについているとは限らず，またキーワードの中には分類に適さないものもあるため，単純にキーワードのみを用いてすべてのデータを分類することは難しい．

2. 2 MMCSVM の考え方に基づいて，教師無しクラスタリングの手法として利用した，マージン最大化クラスタリング (Maximum

この問題を解決するため，キーワードの情報を選別し有用なMargin Clustering, MMC) [2] と呼ばれる手法が提案されていものだけを残して疑似教師データを作り，これとクラスタリンる．MMC では，データが何らかのクラス分類を持つと考え，グを組み合わせて，精度の高いクラスタリングを行うことを提マージンが最大となる分離超平面を求める．データがとり得案する．ここで技術的に問題となるのが，疑似教師データを作るすべてのクラス分類について分離超平面を求め，その中でるためのキーワード選定手法，キーワードがないデータをクラマージンが最大のものを，データを分離する超平面とする（図スタリングする手法，クラスタリングにおいてキーワード選定

1 の右）．

結果をどのように活用するかである．
そこで本研究では，次のような手法を提案する．まず，データに付けられたキーワードの中からラベルとして適するものとデータを x1 , . . . , xn ，xi のラベルを yi ∈ {−1, +1}1 とすると，MMC は，次のようにマージンの逆数 W を最小化する問題として定式化することができる．

それに関連するデータを選定する．選定には，情報利得から各キーワードのスコアを求め，最も高いものをラベルとして採用

CX1 T
W W+ξi2nnminmin

y1 ,...,yn W,b,ξiする．そして情報利得によって得られたラベルを制約として半教師付きクラスタリングを行う．半教師付きクラスタリングに

s.t. yi (WT xi + b) >= 1 − ξi ,

ラベル選定結果を適用することで，キーワードがつけられていξi >= 0, ∀i = 1, . . . , nないデータに関しても精度の高いクラスタリングを行えることが期待される．本研究では，サポートベクターマシン (SVM)で分離超平面を求め，その結果を初期平面としてマージン最大化クラスタリングを行う手法と，情報利得によって得られたラベルを教師データとして，半教師付の SVM を実行する手法を提案する．
本論文の概要は以下のとおりである．まず第 2 章で本研究で使用するクラスタリング手法について述べる．第 3 章で今回我々が提案するクラスタリング手法を述べる．第 4 章で評価実験の手法と実験結果の提示・考察を行う．第 5 章で関連研究を紹介し，第 6 章でまとめと今後の課題を述べる．

2. 前提とするクラスタリング手法

(1)

i=1

ここで，C は識別誤りの許容度を調整するパラメータである．

C が大きいほど，識別の誤りを許容しなくなる．
本 研 究 で は ，MMC を 高 速 に 解 く 手 法 で あ る CP-MMC(Cutting Plane MMC) [4] を用いる．CPMMC では，ランダムに初期平面を与え，その周辺のデータのみを用いて超平面を求めることで，計算量の削減を図っている．このため，結果が初期平面に左右されるという問題点が知られている．

2. 3 S3VM
データによっては，ラベルがついた教師データとついていないデータの両方を得られるものがある．そのようなデータをクラスタリングする手法として，半教師付きサポートベクターマ
シン (Semi-Supervised Support Vector Machine, 以下 S3VM)と呼ばれるアルゴリズムが存在する [3]．S3VM では，ラベル

まず，本研究のクラスタリングで用いるサポートベクターマシン (Support Vector Machine, 以下 SVM)，マージン最大化ク
ラスタリング (Maximum Margin Clustering, 以下 MMC) [2]，半教師付きサポートベクターマシン (Semi-Supervised SupportVector Machine, 以下 S3VM) [3] の概要を説明する．
2. 1 SVM
SVM とは，教師データのクラスが判明している場合に，そがついていないデータがとり得るすべてのクラス分類について分離超平面を求め，マージンが最大のものを，データを分離する超平面とする（図 1 の中央）．
ラ ベ ル 付 き デ ー タ を x1 , . . . , xl ，ラ ベ ル な し デ ー タ を

xl+1 , . . . , xn ，ラベル付きデータのラベルを yi ∈ {−1, +1}1とすると，S3VM は，次のようにマージンの逆数 W を最小化する問題として定式化することができる．の 2 つのクラスを線形分離するような超平面を求める手法である．図 1 の左では，丸と三角で表した教師データを分離するような超平面を求めている．このような超平面はいくつも考えられるが，SVM では，最も近いサンプルとの距離（マージン）が最大となるような超平面を解とする．このとき，超平面にもっとも近いサンプルをサポートベクターと呼ぶ．しかし教師データを線形分離するような超平面を求めることができない場合も

min

min

yl+1 ,...,yn W,b,ξiln
1 T
Cl X
Cu X
W W+
ξi +
ξj (2)
2nni=1

j=l+1s.t. yi (W xi + b) >= 1 − ξi , ∀i = 1, . . . , lTyi (WT xj + b) >= 1 − ξj , ∀j = l + 1, . . . , nξi >= 0, ∀i = 1, . . . , l

x+W

Wx+x+W
SVM:ラベル付きデータ

サポートベクター
マージン
分離超平⾯

b

サポートベクター
マージン
分離超平⾯

bb

サポートベクター
マージン
分離超平⾯

S3VM
:ラベルなしデータ

CPMMC

図 1 SVM,S3VM,MMC における分離超平面の求め方

ξj >= 0, ∀j = l + 1, . . . , n
ここで，Cl はラベル付きデータの，Cu はラベルなしデータの識別誤りの許容度を調整するパラメータである．Cl , Cu が大きいほど，識別の誤りを許容しなくなる．

S3VM では，教師データのみから求められた超平面をそのまま用いるのではなく，ラベルが未知のデータの分布に合わせて超平面を動かすことができる．この部分が SVM との違いである．
本研究では，これを高速に解く手法である CutS3VM [5] を用いてクラスタリングを行う．CutS3VM では，CPMMC 同様，分離超平面の周辺のデータのみを用いて新たな超平面を求めることで，計算量の削減を図っている．

3. 提 案 手 法
本研究で扱う問題は，複数のキーワード情報が付与されたデータと何も付与されていないデータが混在するようなデータ集合からクラスタを生成することである．本研究では，次のような手法でデータのクラスタリングを行うことを提案する（図3）．
まず，データ集合をキーワードがあるものとないものに分割する．次に，データに付けられたキーワードの中からラベルとして適するものとそれに関連するデータを選定する．選定には，3. 1 節で述べる方法で情報利得からキーワードのスコアを求め，最も高いものを採用する．そして情報利得によって得られたラベルを制約として半教師付きクラスタリングを行う．本研究では，情報利得によって得られたラベルを教師データとして，半教師付の SVM を実行する手法（提案手法 1）と，サポートベ

図2

データ集合とキーワードの関係性（論文の分類への適用）クターマシンで分離超平面を求め，その結果を初期平面としてマージン最大化クラスタリングを行う手法（提案手法 2）を提案する．

3. 1 情報利得を用いたラベル選定
まず，情報利得 (Information Gain,IG) を用いてキーワード選定を行う手順を説明する．
データ集合とキーワードの集合の関係において最良な状態とは，複数のデータ集合に共通するキーワードがない状態であると仮定する．たとえば図 2 は論文データの例であるが，データ集合 A と B のように共通するキーワード「相関ルール」や「クラスタリング」があるようなデータ集合を形成することは望ましくなく，データ集合 C と D のように，共通するキーワードがないデータ集合が形成されることが望ましい．
そこで，複数のキーワードを含むデータの集合 X が与えられたとき，なるべくこの条件を満たすような 2 つのデータ集合

提案⼿法1

ラベル付き
データ

キーワードあり
データ集合

制約条件

IGによるキーワード選定

CutS3VM

ラベル得られず
キーワードなし

ラベルなし
データ

提案⼿法2

ラベル付き
データ

キーワードあり
データ集合

クラスタリング
結果

IGによる
キーワード選定

SVM
分離超平⾯

CPMMC

ラベル得られず
キーワードなし

クラスタリング
結果

ラベルなし
データ

図 3 提案手法のフロー図

Xk , Xk へ分割する．データ集合 X に含まれるデータに付与さつの手法を提案する．1 つはキーワード選定の結果から得られれたキーワード集合 K のうちあるキーワード k に注目し，キーる制約を加えた CutS3VM を解く手法（提案手法 1），もう 1

ワード k を持つデータの集合 Xk とキーワード k を持たない

つはキーワード選定の結果を用いて分離超平面を作り，これをデータの集合 Xk へ分割する．この分割したデータ集合 Xk , Xk

初期平面として CPMMC を解く手法（提案手法 2）である．そ00に対して，キーワード k ∈ K − {k} の情報利得 IGk (k ) を計算する．

れぞれの手法のフロー図を，図 3 で示す．

3. 2. 1 提案手法 1:キーワード選定結果を用いた CutS3VM

キーワード k と k 0 が共起しやすいもしくは共起しにくい場
0合，IGk (k ) は高い値をとる．したがって，Xk , Xk において，00

提案手法 1 として，キーワード選定の結果から得られる制約を加えて CutS3VM を解く手法について説明する．

他のキーワード k のどれにおいても，IGk (k ) が高い値を示す

まず，情報利得を用いてキーワードとそれに対応するデータのであれば，データ集合とキーワード k の集合の関係が良い状を選定する．次に，正例となるデータのラベルを +1，負例と態であるといえる．

なるデータのラベルを −1 として CutS3VM を解く．

つまり，データ集合 X が与えられたとき，先の条件を満たす最も良いキーワード k は，な お CutS3VM で は ，ラ ベ ル の 偏 り を 避 け る た め ，Pnj=l+1

xi = 0 となるように xi を変換し，b を b = 2r − 1IGk (k0 )argmax min0（r は デ ー タ 全 体 に 占 め る 正 例 の 割 合 ）と い う 定 数 と 定 義k

し て い る ．本 研 究 で は ，正 例 と さ れ た ラ ベ ル 付 き デ ー タにより求めることができる．こうしてできた集合 Xk に含まれの 割 合 と 実 際 の 正 例 の 割 合 が 同 じ で あ る と 仮 定 し ，r =るデータを，ラベル k を持つラベル付きデータと呼ぶ．また k

正例とされたラベル付きデータの割合 とした．

kを含まない集合 Xk を別のキーワードでさらに再帰的に分割す

3. 2. 2 提案手法 2:キーワード選定結果を用いた CPMMCることにより，複数のラベルとラベル付きデータを選定するこ

次に，キーワード選定で得られたラベル付きデータを用いてとができる．

分離超平面を作り，これを初期平面として CPMMC を解く手

3. 2 クラスタリング法について説明する．CPMMC の問題点として，クラスタリ続いてクラスタリングを行う．3. 1 節で得られたデータのラング結果が初期平面に左右されるというものがある．オリジナ

ベルが変わらないような制約を加えて多値クラスタリング問題

ルの手法では初期平面をランダムに与えていたが，この方法でを解くと，データをキーワード別に分類することができる．

は安定して精度を得られない．そこで，キーワード選定の結果

SVM では，サンプルのクラスがすべて判明している状態かを用いて得られたラベル付きデータだけを最もよく分離できる

ら分類器を作成する．一方 MMC では，データのクラスが全く（マージンが最大となる）分離超平面をまず求め，それをラベ判明していない状態からクラスタリングを行う．本研究では，ルなしデータを含めた CPMMC における初期平面とみなす．

キーワード選定によってデータのクラスが一部判明しているた

この考えに基づいた提案手法 2 を以下で説明する．

め，どちらとも異なる問題を解かなければならない．具体的にまず，提案手法 1 と同様に，情報利得を用いてキーワードとは，キーワード選定で選ばれたラベルのうち 1 つを選び，そのそれに対応するデータを選定する．得られたラベル付きデータ

ラベルがついたデータを正例，それ以外のラベルがついたデーのみを用いて SVM を実行すると，分離超平面を得ることがでタを負例とした半教師付きの 2 値クラスタリングを実行する．

きる．この分離超平面を初期平面として CPMMC を実行し，それぞれのラベルに対しクラスタリングを実行することで，多クラスタリング結果を得る．

値クラスタリングが実現できる．
本研究では，この半教師付き 2 値クラスタリングについて 2

CPMMC で得られた分離超平面は，ラベル付きデータとラ表1

人手により分類した正解セットNo. 研究テーマ名らに含まれる論文を混在させた論文集合に対してクラスタリン

論文数 発表期間（年）グを行う．

1 負荷分散41

1993 - 2008

2 自律ディスク

28

1999 - 2007

3 e-ラーニング

27

2001 - 2010

4 Fat-Btree

26

1997 - 2007

5 web192002 - 2008

情報利得を利用 すべての論文から，情報利得を用いてラベル

6 アクティブデータベース

111994 - 2008とそれに対応する論文を選定する．その中から，実験で用いる

7 並列論理型言語

61994 - 1998

研究テーマに対応するラベルを 2 つ選び，そのラベルをキー

8 冗長ディスクアレイ

71993 - 1997

ワードとしてもつ論文をラベル付き論文として実験を行う．こ9 XML

52003 - 2006の実験はランダム性がないため，1 回のみ実験する．

10 リサーチマイニング

52004 - 2005

また，提案手法はどちらもキーワード選定の結果に依存しており，キーワード選定の性能とクラスタリングの性能を分けて確かめるため，次のような 3 種類の実験を行う．

正解セットから 20%をランダムに選択 情報利得を用いて生成した疑似教師データが人手によって作成した本物の教師デー

ベルなしデータの両方を含めて最もよく分離できる（マージンタと比べてどの程度の品質であるのかを調べるため，情報利得を最大化する）ものとなっており，一般的には初期平面からはを用いて疑似教師データを生成する代わりに，正解セットから変化する．

教師データを生成して実験を行う．選んだ 2 つの正解セットをそれぞれランダムに 5 分割し，そのうち 1 つずつをラベル付き

4. 評 価 実 験

論文，それ以外をラベルなし論文として実験する．これをすべ

4. 1 実験の目的ての分割に対して行う（5 回）．正解セットの分割を変えて 5提案手法の性能を確かめるため，評価実験を行う．

回行い，その平均の正解率で評価する．このような実験では，評価実験では，キーワード付きのデータとして論文を用い，5 分割したうちの 4 つをラベル付きデータ，残り 1 つをラベル

クラスタリングでは論文をメタ情報でベクトル化したものをなしデータとして実験するのが一般的だが，本研究では情報利用いる．ここで用いたメタ情報は，論文の著者・発表年・論文得によって得られるラベル付き論文が全体に対して非常に少なに付けられたキーワード・引用している論文・関連プロジェク

いため，このような手法で実験を行う．

ト（注 1）である．

クラスタリングでは提案手法 1 と同様の方法で教師データを4. 2 評価実験環境与えた CutS3VM，提案手法 2 と同様の方法で初期分離超平面評価実験では，CiNii Articles [6] から「横田治夫」を著者とを与えた CPMMC を用いる．

して含む論文 201 本のメタ情報を収集した．CiNii では論文のラベル不使用情報を RDF で取得することが可能である．ここから，著者・MMC のみを用いてクラスタリングを行う．

比較対象として，論文のラベルを生成せず，CP-発表年・引用論文・キーワードを収集した．また，科学研究費

今回の実験で選んだ研究テーマ，論文数，その 20%の論文補助金のデータベースである KAKEN [7] からプロジェクトお数，情報利得で得られた対応するキーワード，情報利得で得らよび関連する論文の情報を収集した．

れたラベルが付されている論文数は表 2 のとおりである．

4. 3 正解セットと評価尺度

4. 5 実 験 結 果「横田治夫」を著者として含む論文 201 本を人手で分類した

実験結果は表 3 の通りである．情報利得を用いて疑似教師

ところ，そのうち 175 本の論文を 10 個のテーマ（カテゴリ）

データを生成し 2 値クラスタリングを行った場合，提案手法 1に分けることができた（表 1）．そこで，この人手による分類では 10 通りの組み合わせのうち 8 通り，提案手法 2 では 10 通を正解セットとし，これにどれだけ近いキーワードやクラスタりの組み合わせのうち 9 通りでラベル不使用の CPMMC よりを求められたかで評価を行う．

正解率が向上した．また，提案手法 1 と提案手法 2 を比較する

クラスタリングの評価尺度として，正解率を用いた．定義は次のとおりである．

 1
Accuracy = max

手法 2 のほうが勝っているのが 3 通り，同率が 2 通りであった．

1n1 + n22 n21 + n2,nnと，提案手法 1 のほうが正解率で勝っているのが 5 通り，提案提案手法 1 が提案手法 2 より勝っているのは，提案手法 2 で(3)

ここで，n は論文数，nir はクラスタ r に含まれる正解セット iの論文の数である．情報利得によって得られたラベルも評価に入れるべきであると考え，ラベル付き論文も評価の対象とする．

4. 4 2 値クラスタリング
本手法の性能を確かめるため，2 値クラスタリングの実験を行う．この実験では，表 1 から 2 つの研究テーマを選び，それは CPMMC の初期分離超平面を与える際にしかラベルの情報を用いていないため，CPMMC を起動した後は，情報利得で得られたラベルと異なるクラスタリング結果を生成してしまうことがあるためである．
また，正解セットから 20%をランダムに選択し 2 値クラスタリングを行った場合と比較すると，提案手法 1 では情報利得を用いた場合に 10 通りのうち 4 通りで正解率が上がり，提案手法 2 では 8 通りで正解率が上がった．情報利得を用いて作った（注 1）：科学研究費補助金（科研費）の，同じ研究成果報告書に記載された論文

疑似教師データには誤った分類結果も含まれているため，一般を同一プロジェクトの研究成果であるとする．

的には正解セットから与えた教師データに比べて正解率が落ち表 2 2 値クラスタリングで利用する論文のデータ
教師データ
研究テーマ名 論文数No.

IG によるラベル付き論文数（論文数の 20%）

IG によるキーワード名（疑似教師データ数）

1

負荷分散

418

負荷分散

82自律ディスク

28

5autonomous disks

103e-ラーニング

27

5e-learning

114

Fat-Btree

26

5

Fat-Btree

12

5 アクティブデータベース

112 アクティブデータベース

5

表3 実験結果
正解セットの 20%を教師データに選択

情報利得を利用

正解セット 2CutS3VM

負荷分散vs 自律ディスク

0.905

0.773

0.855

0.913

0.601

負荷分散

vs e-ラーニング

0.886

0.705

0.574

0.838

0.659

負荷分散

vs Fat-Btree

0.829

0.559

0.507

0.687

0.510

負荷分散

vs アクティブデータベース

0.800

0.584

0.615

0.596

0.584自律ディスク vs e-ラーニング

0.952

0.919

0.982

0.982

0.738

自律ディスク vs Fat-Btree

0.969

0.911

0.907

0.741

0.589

自律ディスク vsアクティブデータベース

CPMMC 提案手法 1 提案手法 2

ラベル不使用

正解セット 1

CPMMC

0.940

0.816

0.974

0.846

0.902

e-ラーニング vs Fat-Btree

0.822

0.747

1.000

1.000

0.696

e-ラーニング vs アクティブデータベース

0.954

0.941

0.842

0.711

0.638

Fat-Btree vs アクティブデータベース

0.891

0.702

0.946

0.757

0.649

ると考えられる．それでも正解率が上昇したケースがあるのは，

いて K-means 法を実行するが，各データを中心が最も近いク

表 2 にあるように情報利得で得られたラベル付き論文数が正解ラスタに再配分する際に，ラベル付きデータは再配分を行わなセットの論文数の 20%を上回っており，（疑似）教師データの数い．このクラスタリング手法の問題点として，ラベル選定の結が増えたことによるものと考えられる．

果得られたラベルが誤っていた場合でもクラスタリングで修正教師データを与えた場合に比べれば正解率が低いこともあるが，ラベル不使用の CPMMC よりも正解率は向上し，この手法の有用性が確認された．

5. 関 連 研 究

されないことや，類似度の重みづけのパラメータを手動で設定しなければならないという問題がある．

6. まとめ・今後の課題
本論文では，クラスタリングを行う前に，あらかじめデータNguyen らは，論文のクラスタリングを行うために MMC をに付けられたキーワードの中からラベルとして適するものを用いている [8] [9]．まず，生成対象とする研究者が執筆した論情報利得を用い選定する手法を提案した．また，精度の高いク文のメタ情報を収集する．続いてクラスタリングを行うため，ラスタリングを行うため，情報利得によって得られたラベルを論文に付されたメタ情報を，それぞれのメタ情報の出現頻度を制約として SVM で分離超平面を求め，その結果を初期値とし値で表したベクトルに変換する．このベクトルデータを 2 分てマージン最大化クラスタリング (MMC) を行う手法と，情報割するような分離超平面を CPMMC で求め，2 値クラスタリ利得によって得られたラベルを教師データとして，半教師付のングを行う．得られた 2 つのクラスタのうち，論文数が多い方SVM を実行する手法を提案した．

を再度クラスタリングし，多値クラスタリングを行う．ラベリ

提案手法の正当性を確かめるため，論文のメタ情報を収集しングは，各クラスタで出現頻度が最も高いキーワードを採用して評価実験を行った．その結果，2 値クラスタリングにおいてている．この手法の特長として，パラメータによる類似度の重は，前者の提案手法の正解率は 61%から 100%，後者の提案手みの調整が不要であり，クラスタリングに K-means 法を用い法の正解率は 59%から 100%で，どちらも既存研究より良い結た場合と比較して精度が高いということがあげられる．一方，果を得ることができた．しかし，情報利得により得られるラベ

CPMMC は初期平面をランダムに置いて計算を行うため，クルを用いたクラスタリングでは一部のデータで性能が落ちるこ

ラスタリング結果が初期平面に左右されることが問題点としてとも確認されたため，精度の向上が課題となる．

挙げられる．

今後の課題として，現在の手法を多値クラスタリングに拡張

われわれの過去の研究 [10] では，本研究と同様に情報利得をする手法を提案する必要がある．また大規模なデータセットで用いてラベルの選定を行い，K-means 法を用いてクラスタリンの実験や，論文以外のデータへの適用手法の検討が必要になるグを行った．まず，データに付されたメタ情報の類似度を求めと考えられる．

る．各メタ情報に対し類似度を定義し，それらを重み付きで線形結合したものを，データ間の類似度とする．この類似度を用謝

辞本研究の一部は，日本学術振興会科学研究費補助金基盤研究(A)(#22240005) の助成により行われた．

文

献[1] 宮本定明, クラスター分析入門 ファジィクラスタリングの理論と応用. 森北出版, 1999.
[2] Linli Xu, James Neufeld, Bryce Larson, and Dale Schuurmans, “Maximum margin clustering”, In Neural Information Processing Systems, 2004.
[3] Kristin P. Bennett and Ayhan Demiriz, “Semi-supervisedsupport vector machines”, In Proceedings of Neural Information Processing Systems, 1998.
[4] Bin Zhao, Fei Wang, and Changshui Zhang, “Efficient maximum margin clustering via cutting plane algorithm”, In The
8th SIAM International Conference on Data Mining (SDM08), pp. 751–762, Atlanta, Georgia, USA, 2008.
[5] Bin Zhao, Fei Wang, and Changshui Zhang, “CutS3VM: afast semi-supervised SVM algorithm”, In KDD ’08: Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pp. 830–838,
New York, NY, USA, August 2008. ACM.
[6] 国立情報学研究所, 「CiNii articles - 日本の論文をさがす」,
http://ci.nii.ac.jp/.
[7] 国立情報学研究所, 「Kaken - 科学研究費補助金データベース」,
http://kaken.nii.ac.jp/.
[8] Manh Cuong Nguyen, Daichi Kato, Taiichi Hashimoto, andHaruo Yokota, “Research history generation using maximum margin clustering of research papers based on metainformation”, In Proceedings of the 13th International Conference on Information Integration and Web-based Applications and Services, iiWAS ’11, pp. 20–27, New York, NY,USA, 2011. ACM.
[9] Manh Cuong Nguyen, 加藤大智, 橋本泰一, 横田治夫, 「論文のメタ情報を利用した研究履歴自動抽出・可視化システム」, 第4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (deimForum 2012), F6-3, 2012.
[10] 加藤大智, Manh Cuong Nguyen, 橋本泰一, 横田治夫, 「論文のラベル付きクラスタリングのための情報利得を用いたキーワード選定」, 第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォー
ラム (deim Forum 2012), E10-1, 2012.