主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 第34回全国大会(2020)
回次: 34
開催地: Online
開催日: 2020/06/09 - 2020/06/12
近年,グラフの一般化であり,2つ以上のノードの関係を表すことができるハイパーグラフの研究が活発に行われているが,それらに対するクラスタリング手法はまだ確立されていない. 本研究では,ハイパーエッジをノードとして扱うことで二部グラフを構築し,ノードとハイパーエッジの関係をTF-IDFで定義し重みとして扱うことで,ハイパーグラフを高速にクラスタリングする手法を提案する. このアルゴリズムは,TF-IDF重みの降順で二部グラフエッジを再構築し,エッジに沿って到達可能なノードをクラスターに併合することで効率的にクラスタを把握できる. 人工データと大規模な実データセットを使用した評価実験により,既存手法と比較して提案手法が有効性と効率性の点で優れていることを示す.