2016 Fiscal Year Annual Research Report
A Study on Information Complementation Based on Entity Mining
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25700033
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
馬 強 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (30415856)
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2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | エンティティマイニング / 情報補完 / 因果関係 / エキスパートマイニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，昨年度に開発したニュースアプリを利用した実証実験の検証を行うとともに，イベントの関係マイニング及びエキスパートの分析手法について研究開発を行いました．特に，投資支援への応用とそのための課題について検討しました．本年度の成果は，国際雑誌（3本），国際会議（3本）及び国内会議（4本）で公開しています．
・ユーザ実験の考察：ユーザの閲覧中のニュースイベントに対して最も差のある関連記事を提示してニュースイベントを様々な角度から理解することを支援するニュースアプリ News Saladの有用性を，メディアリテラシーの向上，多様な情報取得の効率性，及びNews Saladへの満足度の３つの視点から評価するためにユーザ実験を行い，考察を行った．実験結果から，本研究で開発した多様性指向のニュースアプリを利用してメディアリテラシー教育を支援することが可能であることが明らかになりました．
・事象の関係分析：イベントの関連を分析するため，イベント記述の同定手法やイベント記述の簡略・詳細関係の分析に関する研究を行いました．さらに，イベント間の因果関係を分析するため，投資商品における要因の定量分析手法について開発を行いました．
・企業関係分析：上場企業間の暗黙な関係分析手法について研究開発を行いました．ニュースイベントに連動する株価の動向の相関に基づいて，公式サイトなどで明示されない，企業間の暗黙な関係を発見する手法を開発している．さらに，株価及びニュース記事を同時に取り扱えるヘテロトピックモデルを検討し，株価の予測および企業間の関係を統合的に分析する手法を開発している．
・ユーザ特徴分析：投資家の特徴分析手法を開発している．ソーシャルトレーディングサービスにおけるトレーダの投資履歴およびそのニュースイベントの関連を分析して，トレーダの得意とする分野や局面を明らかにする手法を開発しています．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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