位置情報付き個人コンテンツ分類のための線形HMMを用いたイベントクラスタリング(機械学習応用,テキスト・Webマイニング,一般)
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概要
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我々は,人間行動履歴の地理的クラスタリングについて議論する.本論文では,この問題を,二次元時系列データのセグメンテーション問題として定式化し,二つのクラスタリング手法,LS-linHMMとX-linHMMを提案する.前者のLS-linHMMは,線形制約付きHMMを用いたクラスタリングと情報量規準を用いたモデル選択を組み合わせ,クラスタ数の自動推定を行う.また,X-linHMMは,x-meansのアイデアを取り入れた2状態線形HMMによる階層的クラスタリングであり,LS-linHMMよりも高速なクラスタリングを実現している.今回,これらの手法を,GPSタグ付き写真コンテンツのクラスタリングに適用することを試みる.また,実データを用いた実験により,単純なx-meansよりも提案手法が効果的に動作することを確認した.
- 2011-03-21
著者
-
有村 博紀
北海道大学大学院情報科学研究科
-
喜田 拓也
北海道大学大学院情報科学研究科
-
喜田 拓也
九州大学附属図書館研究開発室
-
Arimura Hiroki
Hokkaido University
-
有村 博紀
北海道大学
-
大浜 郁
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
阿部 敏久
パナソニックアドバンストテクノロジー株式会社
-
大濱 郁
パナソニック株式会社本社R&D部門
-
大濱 郁
パナソニック株式会社本社r&d部門
-
大浜 郁
パナソニック株式会社本社r&d部門
-
大濱 郁
パナソニック株式会社 本社R&D部門
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