2022 Fiscal Year Annual Research Report
Constructing Living Trust Networks and Using Them to Share Local Information
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17KT0154
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
木實 新一 九州大学, 基幹教育院, 教授 (70234804)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
笹尾 知世 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 特任助教 (60789733)
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| Project Period (FY) |
2017-07-18 – 2023-03-31
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| Keywords | 信頼ネットワーク / センシング / 地域情報 / アーバンコンピューティング / グラフニューラルネットワーク / CQA / 推薦システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
信頼性ネットワークに実世界コンテクストを表すノードを導入して柔軟なモデル化を行い、センサ等を用いてネットワークのノードとリンクを随時更新することにより、きめ細かく現地情報の信頼度を判定できる「生きた信頼ネットワーク」の確立につながる研究を実施した。具体的には、信頼ネットワークのモデル、複数の信頼ネットワークを抽出する手法、人と場所、人と人の近接性・親密度に関わる特徴量を抽出する手法、信頼ネットワークを更新する手法を開発した。さらに、グラフニューラルネットワークを用いてネットワークから関連情報を抽出するアルゴリズムを実装し、その性能を評価・検証した。既存のデータセットを用いた評価実験に加えて、屋内外の空間で実証実験を行って新たにデータを取得した。実験データを分析した結果については、国際会議等において論文の発表を行なった。
平成29年度は、信頼ネットワークのモデルの拡張や、ネットワークを抽出手法、システムの連携方法について検討を行った。平成30年度は、信頼ネットワークのモデルや抽出手法の改良を行うとともに、複数のネットワークを処理する手法の検討を行った。また、応用シナリオや機能の開発に取り組んだ。H31/R1年度は、信頼ネットワークのモデルや抽出手法の改良を継続し、ソーシャルメディアやセンサのデータ用いて各種特徴量を取得する手法の検討を行なった。R2年度は、ソーシャルメディアと位置情報、トピックモデリングによる推薦手法を開発し、CQA(Community Question Answering)への応用を検討した。さらに、最終年度の実験に向けた環境整備を行った。R3年度は、ネットワークに基づく推薦機能、センシング機能、測位機能の改良を行い、大学生を対象とする実証実験を行なった。R4年度は、グラフニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの改良と、研究成果の取りまとめを行なった。
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