大規模な共起関係データに対する共クラスタリングによる情報縮約を通して，文書データやwebデータの効率的な解析技術を確立し，ヒトに優しい知的情報処理技術を実現することを目的に研究を実施した．
理論的側面では，統計的共クラスタリングモデルに内在する分割ファジィネスの調整による分割性能の向上や，ノイズ除去機構との融合による外れ値へのロバスト性の向上を実現した．応用的側面では，Twitter文書解析や固有顔識別などへの展開において，半教師情報の活用や個人情報匿名化によるプライバシー保護との融合を実現した．