Vector Space Model for Georefferenced Words' Algebra using Its Unevenness and Ubiquity

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K11982
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: Tokyo Metropolitan University
• Principal Investigator: Yokoyama Shohei 東京都立大学, システムデザイン研究科, 准教授 (20443236)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: ソーシャルビッグデータ

Outline of Final Research Achievements

During this research period, the following progress was made in geosocial big data analysis technology. (1) Realization of geosocial big data collection infrastructure technology (2) Implementation of a trajectory-based density clustering method for geographic explanatory analysis, and
(3) Implementation of a label generation method for density clusters based on human behavior, and (4) Realization of a method for applying TF-IDF to multidimensional time-space in order to reveal the geographic ubiquity of text tags.

Free Research Field

データ工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究はジオソーシャルデータに対して、コンテンツのセマンティック(意味空間)とジオタグ(地理空間の統合のための課題である。従来は、時空間分析と意味空間分析は異なるアルゴリズムを適用する事が前提であったが、本研究の成果では、これらを一つのアルゴリズムとして統合した。これは、意味空間と地理空間を跨いだワンストプの分析を行う基盤技術となる。