2021 Fiscal Year Annual Research Report
語の意味演算のための時空間における偏在性と遍在性に着目したベクトル空間モデル構築
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19K11982
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
横山 昌平 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (20443236)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | ソーシャルビッグデータ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度は、これまでの成果に基づいて、手法を、超大規模データ(2020年02月からの日本語・英語全量ツイート)に拡大して実証的な研究を行った。
江口 航野（都立大）, 横山 昌平（都立大）, “外部知識のネットワーク関係を活用したニュースメディアのスタンス分類”, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2022), オンライン参加, 2022.02.28
本研究ではニュースメディアおよび記事のスタンス分類を行うタスクにおいて、記事のリツイートに着目し、そのネットワーク分析からメディアのスタンスを推定する手法について提案した。これにより、本研究課題が目指す、語の意味空間モデルの実応用性を示した。
伊藤光太郎, 横山昌平, ”移動軌跡の交点を用いた密度クラスタリングアルゴリズム”, 情報処理学会論文誌データベース（TOD）,Vol. 14, No. 3, pp.1-15,2021.07
本研究では、ジオタグの偏在性に基づいたクラスタリングを行うための、全く新しいアルゴリズムを提案した。これまでのアルゴリズムではデータの密度に基づいたクラスタリングがよく用いられていたが、パラメータの決定困難性などの問題があった。それに対して、本研究では、ジオタグ軌跡をもちいて、遍在性の抽出を行う事で、パラメータ数を１に減らすことができ、また人の移動という、ジオソーシャルビッグデータ分析において最も重要なファクターをアルゴリズムに適用する事に成功した。その他、複数の国際会議発表を含む成果を得た。
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