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

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 17K12794
• Research Institution: Doshisha University
• Principal Investigator: 桂井 麻里衣 同志社大学, 理工学部, 助教 (70744952)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 学術データ分析 / サイエンスマッピング / 共起語 / スパース最適化 / 学術論文データベース / 研究トレンド

Outline of Annual Research Achievements

国際会議・論文誌の継続的増加やarXivなどのプレプリントサーバの普及，研究成果のオープン化に伴い，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，時系列ネットワーク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．2019年度までで研究計画は完了しているが，手法のさらなる改良点を考案したため研究期間を延長している．2020年度は，トレンドネットワークのスパース性を時間区間ごとに制御するアルゴリズムを新たに構築した．また，ソースコードの公開を想定し，Pythonモジュールを作成した．さらに，本課題による成果の一部をベースに新たなトレンド可視化インタフェースを構築した．その内容は2021年度に国際会議で発表する予定である．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

手法の構築とプログラム作成が完了している．

Strategy for Future Research Activity

手法の改善点をまとめて外部発表する予定である．

Causes of Carryover

新型コロナウイルスの影響で，本年度に予定していた成果発表を2021年度に延期した．ジャーナル論文執筆に向けた評価実験やインタフェースのさらなる改良，プログラム整理などに関して研究補助者へ謝礼を支出する予定である．