2015 Fiscal Year Annual Research Report
ビッグデータ時代の複雑構造データを扱う機械学習法の研究
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15H01704
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
鹿島 久嗣 京都大学, 情報学研究科, 教授 (80545583)
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2015-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 機械学習 / データマイニング / ヒューマンコンピュテーション / クラウドソーシング / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
クラウドソーシングを利用して収集されたメタデータの品質を高める方法についての研究を行った。まず、階層的な分類体系をもつようなメタデータをクラウドソーシングを収集した際に、クラウドソーシングワーカーの能力ややる気のばらつきに起因する成果品質のばらつきを統計モデルの中に明示的に組み込むことによってこれを吸収し、より精度の高いメタデータを得るための新しい方法を開発した。また、行政機関等からオープンデータとして公開されるデータの再利用性を高めるために、画像として公開されているそのままでは再利用性の低いデータから、クラウドソーシングを用いて再利用可能なデータを抽出する試みを行った。タスク依頼の方法や集計方法を工夫することで、高い品質で変換が行えることを確認した。他にも、２つの対象同志を比較することによって得られるようなメタデータを効率的に収集して、より正確な順位を推定するためのデータ収集法と統計的予測法を開発した。
また、並行して構造をもつデータを対象とした基礎的な機械学習手法の開発も行った。特に、ネットワークデータの構造予測を、その接続行列に着目した行列分解によって行う新しい手法について、初期的成果を得た。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
新たな要素技術の開発において、一定の成果が出たと考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
有望性が示されたいくつかの新規アプローチを、より体系的に検証し、深化させる。また、応用シナリオの検討と、新しい問題の発見ならびに検討を行う。
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