2016 Fiscal Year Research-status Report
一般化逆作用素を用いたビッグデータ向け知識創造サイクルモデル
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15K12024
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
北川 高嗣 筑波大学, システム情報系, 教授 (60153095)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | ビッグデータ分析 / 知識創造 / 逆問題 / 一般化逆作用素 / マルチメディアデータベース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
知識創造サイクルモデルの構築及び検証については、これまで構築して来たメディア関連系システムをベースに、知識創造サイクルモデルの構築を行なった。本研究では知識創造と知識利活用を互いに逆の演算とみなし、それら両方を備えることによって、知識の正当性の確認を可能とする。
しかしながら、必ずしも知識創造演算が、適切に（すなわち逆演算が一意に定義できるという意味において）設定されるとは限らないため、制約条件、補助条件、確率的な演算を援用し、逆作用素を決定する必要がある場合も多い。その実例として、音楽情報の解釈モデルとして知られるHevnerの心理モデルを知識利活用としてみた場合の、知識創造に対応する作用その構成を、実例として、音楽解釈モデルの逆作用素の構成を行うことに成功した。（「メディアコンテンツを対象とした統計的一般化逆作用素構成方式とその楽曲メディアコンテンツ生成への適用」岡田 龍太郎、北川 高嗣他、情報処理学会論文誌57巻5号1341, pp.8211; 1354、2016）
また、オウンドメディアのユーザの滞留の状況から、どのようなコンテンツがより長くユーザを滞留させるに有効であるかを分析する手法の構成も行なっている。（"Evaluation Indexes of Customer Journey for Contents of Owned Media",Kyohei MATSUMOTO, Takafumi NAKANISHI and Takashi KITAGAWA,In Proceedings of the 26th International Conference on Information Modelling and Knowledge Bases - EJC 2016,Tampere, Finland, pp. 395-402, Jun. 2016）
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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
知識創造演算が、適切に（すなわち逆演算が一意に定義できるという意味において）設定されるとは限らないため、制約条件、補助条件、確率的な演算を援用し、逆作用素を決定する必要がある場合も多い。その実例として、音楽情報の解釈モデルとして知られるHevnerの心理モデルを知識利活用としてみた場合の、知識創造に対応する作用その構成を、実例として、音楽解釈モデルの逆作用素の構成を行うことに成功した。（「メディアコンテンツを対象とした統計的一般化逆作用素構成方式とその楽曲メディアコンテンツ生成への適用」岡田 龍太郎、北川 高嗣他、情報処理学会論文誌57巻5号1341、pp. 8211- 1354、2016）
また、オウンドメディアのユーザの滞留の状況から、どのようなコンテンツがより長くユーザを滞留させるに有効であるかを分析する手法の構成も行なっている。（"Evaluation Indexes of Customer Journey for Contents of Owned Media",Kyohei MATSUMOTO, Takafumi NAKANISHI and Takashi KITAGAWA,In Proceedings of the 26th International Conference on Information Modeling and Knowledge Bases - EJC 2016,Tampere, Finland, pp. 395-402, Jun. 2016）
以上のように、逆問題を解く手法を用いた、知識創造システムの具体例を構成していること、２つのケースについて、モデル構築、および実装を行い、その有効性を確認できたという意味において、順調に推移している。
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| Strategy for Future Research Activity |
知識創造サイクルモデルの構築及び検証については、これまで構築して来たメディア関連系システムをベースに、知識創造サイクルモデルの構築を行なった。本研究では知識創造と知識利活用を互いに逆の演算とみなし、それら両方を備えることによって、知識の正当性の確認を可能とする。
しかしながら、必ずしも知識創造演算が、適切に（すなわち逆演算が一意に定義できるという意味において）設定されるとは限らないため、制約条件、補助条件、確率的な演算を援用し、逆作用素を決定する必要がある場合も多い。これらについて、すでに３件の独創性のあるモデルを提案することに成功した。
上記に述べたの２つの手法に加え、画像認識の評価関数を最適化するように、Bagof Keypointsの手法を用いることで、従来手法を自在に組み合わせ、自動的に分類手法を構成するような試みを行っている。これは、データ群の特色に応じた分類手法を動的に構成するものであり、従来の手法ありきの方法論とは全く異なるものである。これは、データオリエンティドサイエンスの萌芽となるものと考えている。
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