内容紹介

近年、ビッグデータ解析が注目されています。そこでは、従来の固定観念や経験則にとらわれず、データそのものが持つ、一見隠れているけれど本質的な構造：潜在構造を抽出することが重要です。それによって重要情報を取捨選択しつつデータを俯瞰的に理解したり、将来を予測、補完することが可能になります。本講演では、クラスタリング、コミュニティ抽出などを含む、関係データからの潜在構造発見手法の最近の研究動向とその活用事例について、わかりやすく説明します。

詳細情報

刊年

2014

形態

128p.

シリーズ名

講義・講演レジュメ ; 平成26年度

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成26年度

注記

講演者所属: 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 コミュニケーション学研究室

講演日: 平成26年5月28日

講演場所: 情報科学研究科大講義室L1

標題言語

日本語 (jpn)

本文言語

日本語 (jpn)

著者情報

山田, 武士 (ヤマダ,　タケシ)