| 研究課題/領域番号 |
15K00306
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
犬塚 信博 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10221780)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 社会ネットワーク分析 / 帰納論理プログラミング / 形式概念分析 / パターンマイニング / 人間関係 / 中心性 / パターンマッチング / 社会ネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
人のネットワークを分析するためのアルゴリズムを検討し、社会ネットワーク分析、形式概念分岐、帰納論理プログラミング、パターンマイニングのアプローチによって効果的手法を開発した。ネットワークでは対象が無限定につながっているといった構造的特長を有し、対象を単位として方法では扱えず、新たなアプローチが必要である。個人を中心に考えるエゴセントリックネットワークやこれを論理的パターンとして扱う新たな方法を開発した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
データ分析において現在は統計的に扱うことが主流であるが、論理的、形式的方法はデータを理解することに役立ち、重要な立場である。これまでこの枠組みでは独立した個物の性質を扱ってきたが、対象が複雑につながりあうネットワークに潜むパターンを扱うことが困難であった。本研究はこうした課題を扱い、関連するいくつかの立場から可能性を探った。人のネットワークは、ＳＮＳ等のサービスにおいてさまざまな推薦を行うなど、応用の可能性も大きい。
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