| Project/Area Number |
19K11982
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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 | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
Yokoyama Shohei 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (20443236)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | ソーシャルビッグデータ / ジオソーシャルビッグデータ / 時空間データ処理 / アルゴリズム / 地理情報システム（GIS） |
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| Outline of Research at the Start |
例えばWhisky、Wine、Beerという語のセマンティック(意味)をコンピュータに理解させるにはどうしたらよいか。自然言語処理の課題として解く場合、おそらくそれらを含む沢山の文章を、ディープラーニング技術を用いて分析を行う事になるだろう。
それに対して、本研究では、語の所在を時空間に投影し、その分布の偏在性と遍在性からセマンティックを明らかにするという方法論を研究する。これは従来とは全く異なる独自性の高い手法である。
本研究は「メディアのタイプに関わらず、コンテンツの時空間における分布は、そのコンテンツのセマンティックを表しているのではないか？」という「問い」を解明する取り組みである。
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| Outline of Final Research Achievements |
During this research period, the following progress was made in geosocial big data analysis technology. (1) Realization of geosocial big data collection infrastructure technology (2) Implementation of a trajectory-based density clustering method for geographic explanatory analysis, and
(3) Implementation of a label generation method for density clusters based on human behavior, and (4) Realization of a method for applying TF-IDF to multidimensional time-space in order to reveal the geographic ubiquity of text tags.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究はジオソーシャルデータに対して、コンテンツのセマンティック(意味空間)とジオタグ(地理空間の統合のための課題である。従来は、時空間分析と意味空間分析は異なるアルゴリズムを適用する事が前提であったが、本研究の成果では、これらを一つのアルゴリズムとして統合した。これは、意味空間と地理空間を跨いだワンストプの分析を行う基盤技術となる。
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