| 研究課題/領域番号 |
15017233
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| 研究種目 |
特定領域研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
横田 治夫 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (10242570)
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| 研究分担者 |
宮崎 純 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教授 (40293394)
櫻井 成一朗 東京工業大学, 大学院・情報理工学研完科, 助教授 (20202088)
山岡 克式 東京工業大学, 学術国際情報センター, 助教授 (90262279)
小林 隆志 東京工業大学, 学術国際情報センター, 助手 (50345386)
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| 研究期間 (年度) |
2003
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| 研究課題ステータス |
完了 (2003年度)
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| 配分額 *注記 |
5,100千円 (直接経費: 5,100千円)
2003年度: 5,100千円 (直接経費: 5,100千円)
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| キーワード | 教育的コンテンツ / コンテンツ検索 / 情報統合 / E-learning / 論文検索 / 検索インタフェース / プレゼンテーション資料検索 / 講義・講演検索 |
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| 研究概要 |
講義・講演ビデオ、プレゼンテーション資料、参考書籍、研究論文等の教育的コンテンツ、および研究内容に関するコンテンツを蓄積し、ネットワークを介して配信する場合に、蓄積された各素材を有機的に統合することで、付加価値の高い情報を低いコストで提供するこことが可能となる。我々は、これまでに、講義・講演ビデオとその中で用いられたプレゼンテーション資料を同期させ、プレゼンテーションに特化したメタデータを用いて統合蓄積し、同期情報を有効利用して検索する手法を提案してきた。今年度は、これまでの研究を更に進め、検索手法の改善を図ると同時に、実際に蓄積・検索システムUPRISEを構築し、利用しやすい検索インタフェースを実現するとともに、検索手法の評価を行った。検索結果を1つに絞る評価実験では、従来の検索手法であるtf.idfと比較して適合率が倍となる改善が見られた。また、蓄積対象を研究論文とした場合に、参照情報に対してデータマイニングの手法を適用してマクロな研究の流れを抽出して、クラスタリングとしての統合を行うリサーチマイニングの手法を提案し、研究室内の論文データベースおよび公開されている論文データベースに適用してその効果を確かめた。従来の書誌結合、共引用分析手法と比較し、それらでは得られることができなかった論文間および論文集合間の相互関係が抽出できることを示した。さらに、上記のコンテンツを加工・蓄積するためのワークフロー制御の手法に関しても提案を行った。
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