著者

渡部 秀文 北川 晴香 斎藤 隆文

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告. グラフィクスとCAD研究会報告 (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.139, pp.F1-F6, 2010-07-16

参考文献数

5

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本報告では,多数の文献の参照関係を可視化した北川らの手法の改良手法として,ノード位置の自動補正の手法を提案する.北川らの手法は,文献をノード,その参照関係をリンクとしてグラフ形式で可視化する.ノード配置法については,横方向を文献の発表年にあてている.このことにより,先行研究の手法では把握が難しかった,文献発表年の前後関係が一目で把握できるようになった.しかし,縦方向については,同年の文献については単純に下から上に積み上げているだけであるため,ノード数が多くなるとリンクが乱雑になるため画面全体が塗りつぶされてしまい,概要情報が把握できなくなる問題がある.そこで本報告では,グラフレイアウト技術の 1 つであるばねモデルを応用し,ノードの縦方向位置を自動的に補正することで,リンクで接続されたノードを近くに配置する手法を提案する.また,北川らの手法ではノードの縦方向が固定されている上リンクの色が同一である.そのため,多数の文献から参照される文献の把握はできても,どのようなトレンドを持っているか,概要情報からの把握は困難であった.そこで,リンクの色を塗り分けることで,その問題を解決する手法を提案する.We propose methods to adjust the arrangement of nodes automatically for improving the method of Kitagawa et al which visualizes the relationship of references among the vast of papers. In Kitagawa's method, information of papers is visualized by a type of graph assigning papers to nodes, and relationships of references to links. In the theory of arrangement of the nodes, horizontal direction is assigned as published year. By this theory, we can know the order of publishing by a glance. But there is a problem that if the number of papers is vast, links are drawn messy and the display would be painted out because there is no special theory in the arrangement of the nodes by the vertical direction. As the result of this problem, we can't get any information from the overview. Therefore, we propose a method to adjust the vertical arrangement of the nodes automatically by applying "Spring model". On the other hand, in the Kitagawa's method, it is difficult to know the trend of reference from the overview because all the links are not only messy but also drawn by one color. Then, we propose a method to solve this problem drawing links by different colors.

著者

渡部 秀文 南雲 拓 一宮 和正 斎藤 隆文 宮村(中村) 浩子

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.48, no.15, pp.176-188, 2007-10-15

参考文献数

7

被引用文献数

3

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本論文では,階層的クラスタリング結果の安定性を解析するための新しい数理モデルを提案する.また安定性とクラスタ要素の広がり度合いを可視化してクラスタの最適な分割数を求める手法について提案する.階層的クラスタリングは,未知のデータ集合から意味のある分類を得る目的でしばしば用いられる.しかし,結果の安定性に関する研究は十分なされているとはいえず,安定性を手軽に求める手法も開拓されていない.本論文では,従来手法のような統計的処理を用いずに,仮想要素の追加によって幾何学的に安定性を測る手法を提案する.この手法では,要素を1個追加して階層的クラスタリングを行い,得られた結果の階層構造変化に着目する.追加要素の位置によって,本質的な階層構造変化が起こる場合と起こらない場合とがある.そのうち,構造変化が起こらない要素の割合を算出することで階層安定度を得る.一方,クラスタ分割を決定するための指標として,クラスタ要素の広がり度合いについて述べる.さらに,階層安定度と要素の広がり度合いを樹形図上に可視化する手法についても提案する.また,提案手法と従来手法にサンプルデータを適用し,提案手法の有効性および問題点について比較検証する.We propose a new mathematical model for analyzing the stability of hierarchical clustering results. In this paper, a method for deciding the most suitable number of clusters with visualization of stability and density of cluster elements is also proposed. Hierarchical clustering is often used in order to obtain meaningful classification from an unknown dataset. However, the stability of the clustering results is not studied enough, and the techniques for simply calculating the stability measure have never been developed. In this paper, the stability is measured geometrically by adding a temporary element, without using a statistical analysis. In this method, we focus on the change of hierarchical structures when an element is added. If there is more stable region of the added element without structure change, the structure is more stable. In this context, the hierarchical stability is obtained by calculating the ratio of the stable area. On the other hand, the density of clusters elements as an indicator for deciding the dividing of the cluster is presented. Moreover, the method to visualize stability and density of the elements of the clusters is proposed. We demonstrate the effectiveness and problems of the proposed method by applying it to the sample data.