2008 Fiscal Year Annual Research Report
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18360178
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
酒井 善則 Tokyo Institute of Technology, 大学院・理工学研究科, 教授 (70196054)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山岡 克式 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 准教授 (90262279)
小林 亜樹 工学院大学, 工学部, 准教授 (30323801)
宮田 高道 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 助教 (90431999)
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| Keywords | メタデータ / コンテンツ配信 / コンテンツ検索 / 仮説検定 |
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| Research Abstract |
本年度は次の3つの観点の研究で研究を行った。(1)ソーシアルブックマークにおいて同一タグを付与されたコンテンツ群をコンテンツクラスタと定義して、コンテンツクラスタ間の類似度をもとに推薦を行う方式の研究を進めた。この方式では類似度の大きいクラスタでタグ付けされたコンテンツを優先的に推薦するが、クラスタ間の類似度を全て計算するのでは計算コストが膨大になる。このため、あるクラスタと類似度が大きい2つのクラスタ間の類似度もまた大きいと仮定して、予めクラスタ間に類似度によるネットワークを構築して、このネットワークのリンクをたどって推薦を行う方式を検討した。実データに基づく実験の結果、この方式の有効性が確かめられたため、国際会議で発表するとともに、論文投稿を行い採録が決定している。(2)メタデータによる検索を行う方式を確率モデルで表現して、検索コストの期待値を最小とする最適メタデータ提示順序を求める方式を前年度より進めている。今年度は実データにより有効性を確かめるため、20人程度の被験者による検索実験を行った。その結果、メタデータを気に入る確率、更にはメタデータを気に入った後コンテンツを取得する確率は順序に異存しないことが確かめられ、提案したメターデータ提示順序の最適性が確認できるとともに、実際にコンテンツ検索時間が小さくなることを確かめた。(3)コンテンツ配信のための基礎技術として、コンテンツ配信に適した画像符号化法、受信側からのパケット損失予測に基づくコンテンツ配信法の研究を行った。後者は、インターネットでのリアルタイムコンテンツ配信時に輻輳によるパケット損失を補償するため、コンテンツの表示時に間に合うように分散して損失パケットを再送する方式であり、この方式により再送パケットによるネットワーク輻輳が低減できることが明らかになった。
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