2018 Fiscal Year Research-status Report
スパース最適化に基づく時系列ネットワークからの研究トレンドマッピング
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17K12794
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
桂井 麻里衣 同志社大学, 理工学部, 助教 (70744952)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | サイエンスマッピング / 研究トレンド / 時系列ネットワーク / 可視化 / 学術データ分析 / 学術論文 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
国際会議・論文誌の継続的増加やarXivに代表されるプレプリントサーバの普及，オープンサイエンスの推進に伴い，膨大な量の学術情報が日々蓄積されている．本研究課題の目的は， 学術ビッグデータからの最新トピック発掘とその変遷の可視化を同時実現する研究トレンドマッピング技術の確立である．そのために，学術論文から得られる共起語ネットワークの時系列において急激に時間変化した部分（バースト）のみを残すスパース最適化手法を提案する．提案手法で用いる目的関数およびアルゴリズムについては，当初の計画通り平成29年度に構築した．
平成30年度は，人工データを用いた性能評価実験のさらなる拡張として，バーストの種類とベースライン手法をそれぞれ追加した．具体的には，あるデータの出現回数が突然増加したあと，(1) 急激に減少する場合と，(2) 以降も継続して出現する場合の二種類のバーストをランダムに発生させた．この実験条件においても，ベースライン手法に比べて高速かつ高精度にバースト検出できることを示した．さらに，任意の国際会議論文集合からトレンドを可視化するプログラムを新たに作成し，提案手法とベースライン手法のトレンド検出結果を定性的に評価・考察した．以上の成果は学術論文としてとりまとめている最中であり，平成31年度（令和元年度）に投稿する予定である．また，ソースコードをウェブ上に公開する予定である．
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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
複数ベースライン手法との網羅的な比較実験が完了している．また，ソースコード公開準備と論文投稿準備を進めている．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度までに構築した手法と実験フレームワークを共起語以外の時系列ネットワークに適用する．
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| Causes of Carryover |
研究計画を一部入れ替え，本年度に予定していた成果発表と人件費・謝金の必要な作業を次年度に行う予定である．
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