| 研究課題/領域番号 |
17K00060
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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 |
統計科学
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
宿久 洋 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (50244223)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ビッグデータ / 多次元尺度構成法 / 正準相関分析法 / 多ドメインマッチング法 / 共分散構造分析 / 制約付き多変量解析 / オープンデータ / 制約付き多変量解析法 |
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| 研究成果の概要 |
分析対象に対して，複数の情報源からデータが得られたとき，そのデータを統合し，対象を表す点を解釈可能な空間へ埋め込む方法の開発を行った．特に，複数の匿名化された（非）類似性データの低次元空間への埋め込み法を提案した．想定している状況は，POSデータやアクセスログデータ，調査データ等の自身が所有しているデータと政府や研究機関などが公開しているオープンデータとの統合利用である．このとき，保持データとオープンデータの情報を併用して，解釈可能な空間上での分析対象の位置を推定する方法を提案した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
複数情報源データの分析は，ビッグデータ分析の一つであり，必要性が認識されているものの，その分析法の開発は進んでいないのが現状である．本研究では，量的データおよび質的データが混在している場面においても適用可能な複数情報源非類似性データの分析法を開発した．
提案手法により，複数の情報源から得たデータを統合し，解釈することが可能であるになるため，様々なオープンデータの統合，活用に貢献し，加えて，オープンデータへの活用の活発化により，様々なサービスが生まれる一助となると考えられる．
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