| Project/Area Number |
16K00157
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Multimedia database
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
Ishikawa Hiroshi 首都大学東京, システムデザイン学部, 教授 (60326014)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
江原 遥 静岡理工科大学, 情報学部, 講師 (60738029)
廣田 雅春 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (70750628)
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| Research Collaborator |
ENDO MASAKI
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | ソーシャルデータ / ビッグデータ / 統合分析モデル / 観光情報 / ジオソーシャル / 時系列データ / 科学データ / ジオソ－シャル / ビッグデータ分析・活用 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We proposed a basic theory for social big data analysis as invited talks at international conferences, and at the same time, developed analysis technologies (algorithms) for geo-social big data based on spatio-temporal information. Under Social Big Data Research Center, their effectiveness could be confirmed through advanced application to specific issues in cooperation with JAXA, automobile related companies, and inbound tourism related companies. These results were published as papers in international and domestic scholarly journals, international conferences, domestic large-scale research forum such as DEIM，and as an academic book. Thus we could contribute much to researches in the relevant field.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の独創的な点は(1)個別的アルゴリズムや応用の研究を超えた概念レベルでの分析モデルの表現ができること；(2)複合分析結果のインタラクションをモデル化できること；(3)複数の分析結果を統合できるモデルの構築により，これまで独立に発展してきたデータ分析とデータ管理を融合した理論を展開できることである．研究成果を複数のユースケースに適用して，それらの妥当性の検証を行うとともに，分析統合モデルの再利用が可能であることを示すことにより，ソーシャルビッグデータの利活用と流通を促進し，それらを媒介として異種セクタが協業できるようなダイナミックな構造を持つ知的社会を実現することが期待できる．
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