| 研究課題/領域番号 |
15K00327
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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 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
神嶌 敏弘 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (50356820)
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| 研究分担者 |
赤穗 昭太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (40356340)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 公平性 / 推薦システム / データマイニング / 行列分解 / machine learning / data mining / fairness / recommender system / 公正性 / プライバシ / トピックモデル |
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| 研究成果の概要 |
データマイニング技術の社会への適用が広がり，性別や人種といった社会的にセンシティブな情報に対する分析結果の公平性が問われる問題が見られるようになった．この問題に対処すべく研究が進められているのが公平性配慮型データマイニングである．
本研究ではデータ変換技術に対して公平性の強化を行う手法を開発し，これを推薦の各種タスクに応用してその性能を実験的に検証した．主な成果としては次の二つが挙げられる．(1) 確率的行列分解法に関して相互情報量とBhattacharyya距離を用いた二つの方法を開発した．(2) トピックモデルを用いる推薦で公平性を強化できるようにした．
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