文埋め込みに対するグラフベースクラスタリング：適応的局所スケーリングと共有近傍の統合

文埋め込みのクラスタリングでは，高次元空間におけるハブ現象や文脈の連続性が構造抽出の課題となる．本研究では，バイオインフォマティクスに着想を得て，適応的局所スケーリングと共有近傍（SNN）を統合したグラフベース手法を提案する．本手法は，近似近傍探索とGPU実装により，数千万件規模のデータに対してもスケーラブルに動作する．実験の結果，既存の密度ベース手法やMiniBatchK-meansと比較して，連続的な意味構造を持ちうるデータセットにおいて高い品質を達成し，大規模実務データにおいても有効性を実証した．