2016 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 | クラウドソーシング / 機械学習 / ヒューマンコンピュテーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
主に、複雑なクラウドソーシングタスクの品質保証のための方法論開発を行った。
たとえば、第一段階目で成果物を生成し、第二段階目で成果物の評価を行うようなプロセスがあるが、このような複雑なプロセスにおいて、作成者の能力や評価者のバイアス明示的に考慮しながら、成果物品質を推定する手法を、Webページのランキング手法であるHITSを拡張することで開発した。また、階層的なクラス分類をもつような分類問題をクラウドソーシングによって行った場合の回答統合法について、項目反応理論の段階反応モデルをもとに新たな方法を開発した。
また、複雑なクラウドソーシングにおいては、ワーカがタスクに費やす労力が大きいため、結果が採用されないことは大きな損失が伴う。そこで、適切なタスクを適切なワーカに推薦するための推薦手法を開発した。
また、近年、国や自治体を中心にデータを一般に公開するオープンデータの取り組みが盛んにおこなわれているが、オープンデータと言いながらも、画像などの再利用性が低い形で提供されることがある。これらを再利用可能な形に変換することは自動で行うことは困難であり、クラウドソーシングを用いてこれらを行うことを検証した。
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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
クラウドソーシングの品質保証技術を中心にトップ国際会議や論文誌に受理されるレベルの学術的成果が出ている。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究成果をもとに応用シナリオにおける検討を行う。
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