研究課題/領域番号 |
15K15994
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研究種目 |
若手研究(B)
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配分区分 | 基金 |
研究分野 |
マルチメディア・データベース
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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 |
研究代表者 |
Lynden Steven 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人工知能研究センター, 研究員 (30528279)
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | Semantic Web / Linked Open Data / Query Processing / Web Data Integration / Information Retrieval |
研究成果の概要 |
分散RDF問合せ処理のリアルタイム検索において、固定時間制約の下でユーザ評価尺度が最適になるような解を求める新しい技術を開発した。RDFデータを含む文書を横断して固定時間間隔内において検索する上で、鮮度、多様性、または被覆率の3つの評価尺度を使うことが出来る。また、既存のリンクトオープンデータ知識ベースに対する構造化データの自動リンクのための技術を開発した。この技術では、SPARQLエンドポイントの挙動を予測する問題に対して、機械学習を適用することで、対象のエンドポイントに関するメタデータや統計情報などの事前情報を持つことなく、分散問合せ処理プランの最適化を支援することが出来る。
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