カテゴリー: 会誌104号_Vol.3

小特集　データサイエンスにおけるデータ抽象化によるデータ理解へのアプローチ 　 1. 人の思考に寄り添ったデータ解析技術への道 Toward a Data Analysis Methodology with Much Consideration of the Way of Human Thinking

小特集　データサイエンスにおけるデータ抽象化によるデータ理解へのアプローチ
　
1. 人の思考に寄り添ったデータ解析技術への道
Toward a Data Analysis Methodology with Much Consideration of the Way of Human Thinking

p.192
宇野毅明

人の深層心理に基づいたデータ分類
　本小特集では，CREST課題「データ粒子化による高速高精度な次世代マイニング技術の創出」における研究成果を紹介する．本課題は，データや認識ルールの意味やメカニズムを理解しやすくする，思考支援を行いやすくする解を生成するようなデータ解析技術の開発を目指し，数理モデルから可視化応用までの技術を横断的に開発するものである．粒子と呼ぶ，データの局所的な抽象構造を研究の中核コンセプトとし，粒子を明確化することで質高く構造抽出を行うデータ研磨技術を提案する．データ解析の現場で解析結果の意味解釈に続いて行われる，背景やメカニズム，因果など仮説やストーリーの構成に資する，質の高い解を創出するアルゴリズムを解説する．データ解析技術の数理，モデル，応用，可視化などの技術とともに，これらを活用する人材教育までを網羅して解説する．

小特集　データサイエンスにおけるデータ抽象化によるデータ理解へのアプローチ 　 6. 個人特性を考慮したグラフ研磨によるクラスタリングと特徴抽出 Clustering by Graph Polishing to Extract Individual Characteristics

小特集　データサイエンスにおけるデータ抽象化によるデータ理解へのアプローチ
　
6. 個人特性を考慮したグラフ研磨によるクラスタリングと特徴抽出
Clustering by Graph Polishing to Extract Individual Characteristics

p.228
中原孝信

消費者の特徴を分かりやすい言葉で把握する
　本稿では，実用的で解釈性を高めるためのモデル構築を行うために，データ粒子化技術のグラフ研磨を利用し，抽象度を高めた意味解釈のしやすい特徴量を生成する研究について述べる．そして，それを分類モデルの説明変数として利用することで，旅行意向を持つ消費者と持たない消費者の特徴を明らかにする．