Mixing Matrixに基づく階層付きカテゴリカルデータの可視化法
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抄録
企業間取引関係や産業構造,生態系など階層構造のあるデータにおいて,同階層内や階層間のオブジェクト間あるいはカテゴリ間の相互関係を効果的に可視化することは,全体構造および各階層特有の構造を把握するのに有用な方法のひとつと考えられる.また,カテゴリカルデータのカテゴリ間の関係の強さの指標としてMixing Matrixがあげられる.本研究では,Mixing Matrixの値を多項分布に従うものと仮定し,その平均および標準偏差よりZ-scoreを計算することで,カテゴリ間の類似度を定義する.そして各階層におけるカテゴリ間の類似性を効果的に可視化する方法を提案する.実データおよび人工データを用いた評価実験より,提案法の有効性を検証する.
収録刊行物
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- 第75回全国大会講演論文集
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第75回全国大会講演論文集 2013 (1), 455-456, 2013-03-06
一般社団法人情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050011097142619520
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- NII論文ID
- 110009580429
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00111025/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles