GUI4CC

インタラクティブ制約付きクラスタリングにおける制約選択を支援するインタラクションデザイン

山田 誠二（国立情報学研究所／総研大／東工大）
水上 淳貴（東京工業大学）
岡部 正幸（県立広島大学）

本研究では，ユーザにクラスタリング結果を提示して，ペアワイズ制約を与えてもらい，制約付きクラスタリングを繰り返すインタラクティブ制約付きクラスタリングの枠組みにおいて，ユーザの能動学習を引き出すインタラクションデザインを提案した．具体的には，制約効果を顕在化するGUIとクラスタリング結果を複数視点から俯瞰することができるGUIの機能を導入し，システムを実装した．
制約効果の顕在化は，与えられた制約の影響を受けたデータを強調表示することでユーザに把握しやすくしている．また，複数視点の変更機能は，2次元表示する2軸を多次元尺度構成法の固有値の組み合わせで変化させることで，複数視点を切り替えることを可能にしている．実装したシステムを用いて，画像データのクラスタリングを対象とした参加者実験を行い，提案するGUIのないシステム，計算論的能動学習，能動学習なしシステムとのパフォーマンスの比較および能動学習戦略に関するアンケート調査を行った．その実験結果から，提案するGUIが人間の能動学習に効果があることを実験的に示した．そして，実験から得られた人間の能動学習の戦略，計算論的能動学習との関係について考察した．

GUI for constrained clustering.

制約付きクラスタリングの判定データ選択を支援するGUIのスナップショット

文献

  • 山田 誠二，水上 淳貴，岡部 正幸：インタラクティブ制約付きクラスタリングにおける制約選択を支援するインタラクションデザイン，人工知能学会論文誌，Vol.29, No.2, pp.259-267 (Feb. 2014)
  • Seiji Yamada, Junki Mizukami and Masayuki Okabe: Designing GUI for Human Active Learning in Constrained Clustering, In Proceedings of IUI 2013 Interactive Machine Learning Workshop, poster, 4 pages, Santa Monica, USA (Mar. 2013)
  • Masayuki Okabe and Seiji Yamada: An Interactive Tool for Human Active Learning in Constrained Clustering, Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, Vol.3, No.1, pp.20-27 (Feb. 2011)
  • Masayuki Okabe and Seiji Yamada: An Interactive Tool for Constrained Clustering with Human Sampling, In Proceedings of the International Workshop on Intelligent Web Interaction 2010 (IWI 2010), pp. 108-111, Toronto, Canada (Sep. 2010)