2016 Fiscal Year Annual Research Report
Speeding up the similarity search by generalized pivots
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26330138
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| Research Institution | University of Shizuoka |
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Principal Investigator |
池田 哲夫 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60363727)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
武藤 伸明 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (40275102)
斉藤 和巳 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (80379544)
大久保 誠也 静岡県立大学, 経営情報学部, 助教 (90422576)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 情報検索 / 類似検索 / 可視化 / クラスタリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、本研究参画者らの平成23年度採択基盤研究Cでの最重要研究成果「一般化ピボット構築技術」を土台に、より優れた類似検索性能を実現するマルチメディアデータ類似検索技術の確立を日的とするものである。平成28年度は以下の成果を得た。
1.大量画像の2次元平面での可視化において、我々の提案する一般化ピボット構築法によって構築される2つのピボットからの距離を元に可視化する方法を提案し有効性を確認した。2.可視化の評価方法として、原空間での距離順が可視化空間での距離順において保存される度合を指標として用いて評価する方法を提案し有効性を確認した。
研究期間全体を通して以下の成果を得た。
1.ピボットベクトルの各要素を独立に高速に改善できることを特徴とする新たなピボット生成方法を提案し、L1距離を用いたレンジ検索の性能の向上を図った。提案方法が、従来の代表的な方法よりも優れていることを確認した。 2. 類似検索においては大量データの可視化方法の確立も重要な課題である。データ集合から分割された部分データ集合に関して、その属性分布からZ-スコアを計算し、Z-スコアに基づき部分データ集合の特徴的属性をアノテーションとして抽出する可視化方法を提案した。実験により、データ集合の特徴抽出が可能なことを確認した。 3.大量データの活用の観点からは類似検索と並んで重要な技術にクラスタリング技術がある。前処理でピボットを構築してからクラスタ生成を行う方法を提案した。クラスタ生成の初期段階(クラスタの重心の入れ替えが頻繁に発生する段階)において、生成性能向上に寄与することを確認した。論文は、データマイニング分野の有力会議の一つであるSDMに採択され高い評価を受けたと考える。
いずれの項日も類似検索および関連する大量データの活用技術に関して新規性・有用性を有する技術を提案するものであり、意義の大きい成果と考える。
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