機械学習に関する国際会議 The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery (ECML-PKDD2016)にて，下記の内容に関する口頭発表を行います．

機械学習の分野では，データ群に対するトピック解析と，クラスタ解析が長らく研究されていますが，
それぞれ個別の観点で研究されてきました．

本発表では，トピック抽出とクラスタ解析のタスクを同時に最適化する，
階層ベイズモデル（cHDP）を提案します．

既存の同時最適化法に比べ，閉形式でのパラメータ更新が可能となるため，
計算量削減と推論結果の安定性が可能となります．

文書コーパスデータや群集スケールのスマートフォン端末の位置履歴データに基づく都市動態解析に
適用し，提案手法の有効性を確認しています．

–発表情報–
Conference Track 2016-09-21 10:50 – 12:50
Coupled Hierarchical Dirichlet Process Mixtures for Simultaneous Clustering and Topic Modeling
Masamichi Shimosaka*, Takeshi Tsukiji**, Shoji Tominaga**, Kota Tsubouchi***
(*Tokyo Institute of Technology, **The University of Tokyo, ***Yahoo! JAPAN Research, Japan)

–学会情報–
ECML-PKDD2016 Home: http://ecmlpkdd2016.org
ECML-PKDD2016 Program: http://ecmlpkdd2016.org/program.html

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