| Project/Area Number |
18K11318
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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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| Review Section |
Basic Section 60080:Database-related
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| Research Institution | Tsuda University (2019-2022)
Advanced Institute of Industrial Technology (2018) |
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Principal Investigator |
Nakano Miyuki 津田塾大学, 学芸学部, 教授 (30227863)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | データ解析 / データベース・システム / データ流通 / データのライフサイクル / 機械学習 / データベース / データモデル・ライフサイクル / 統計解析 / データモデルライフサイクル / データ貝瀬kい / 予測モデル / ライフサイクル / コンテンツ指向 / データベースシステム |
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| Outline of Final Research Achievements |
In our data-driven society, it is highly expected that database systems support the "Life-cycle of data models" for the these days' efficient data analysis. Some typical machine learning algorithms with open data are considered as a first-step prototype. Concept drift data such as the music database, chess log, and synthetic datasets are investigated in order to extract indicators for a novel database function for supporting the data model life-cycle. Consequently, it is revealed that the contents oriented indicators are useful to keep the precision of service or models.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、コンテンツを主体とした効率のよい「データモデルのライフサイクル」を支援するデータベース環境を確立するために、データモデルのライフサイクルを典型的なデータ解析処理と具体的事例（オープンデータ）を用いてコンテンツ主体のデータ管理手法を設計した。
音楽配信サイトのデータと感情空間上にマッピングした音楽データベースの構築、感情空間上における音楽データベースの特徴量の有用性について解析を行った。また、機械学習コンテストで多く用いられる人工的なデータセットおよびオンラインチェスゲームのログと実データとして取り上げ、時間的な変化指標としてのモデル精度がデータ分布変化の指標として検討を行った。
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