長井 歩 NAGAI AYUMU

ID:1000070375567

群馬大学 工学部 情報工学科 Department of Computer Science, University of Gunma (2007年 CiNii収録論文より)

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Articles:  1-3 of 3

  • Weighted Normalized Cuts  [in Japanese]

    NAGAI Ayumu

    クラスタリングの一手法にspectral clusteringと呼ばれる手法がある.この手法は,固有値分解を行うなど線形代数的アプローチを採用している点が特徴的である.spectral clusteringの代表的な手法にNormalized Cutsがある.従来のNormalized Cutsは,重み付きデータを直接は扱えない.「重み」とはデータの重複度のことであり,直感的には同じデータを複数含 …

    The IEICE transactions on information and systems 90(9), 2483-2494, 2007-09-01

    References (15) Cited by (1)

  • An Improvement for DPLL-based SAT solvers  [in Japanese]

    NAGAI AYUMU

    近年SATソルバーは実用性の面で需要があり,その需要に答えるべく,ここ10年ほどで飛躍的な進歩を遂げている.実用性の高いSATソルバーの殆んどはDPLLアルゴリズムをベースにしている.近年のDPLLベースのアルゴリズムは,仮定に仮定を重ね,探索中に矛盾を導いては,それを回避するための制約条件を積極的に学習することによって探索範囲を狭める仕組みになっている. DPLLではある種の制約条件を学習する際 …

    IPSJ SIG Notes 63, 41-44, 2007-03-03

    References (8)

  • Behavior Pattern Extraction by Self-Organizing Maps of Personal Usage Histories : Predicting when credit-card users will switch to credit-card cashing based on personal credit histories  [in Japanese]

    SEKI Yoichi , NAGAI Ayumu , ISHIHARA Jun-ichiro , WATANABE Ryo

    本研究では,多量の個人履歴データから,顧客セグメントを抽出する次のような方法論を提案する.まず,単位時間ごとの行動のありようを自己組織化マップ(SOM)で類型化する.その上で,個人がどの類型に何回当てはまったかという頻度分布を,分布間距離を利用して再度SOMで類型化することで,観察された長期間の行動全体を類型化する.さらに,変量間の関連の共通性に着目し,得られたSOMによる行動類型を共通の一般化線 …

    Journal of Japan Industrial Management Association 57(5), 404-412, 2006

    J-STAGE  References (8) Cited by (2)

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