| 研究課題/領域番号 |
17K00433
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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 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
木村 昌弘 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (10396153)
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| 研究分担者 |
大原 剛三 青山学院大学, 理工学部, 教授 (30294127)
斉藤 和巳 神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | ソーシャルメディアマイニング / ソーシャルネットワーク分析 / 機械学習 / データマイニング / 複雑ネットワーク科学 / ソーシャルメディア分析 / 確率過程モデル / 統計的機械学習 / 複雑ネットワーク / 社会ネットワーク分析 / 人工知能 |
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| 研究成果の概要 |
ソーシャルメディアにおけるイベント時系列データに対する新たな機械学習の枠組みを提案し、オンラインアイテム群における協調構造を共有イベント系列から抽出するモデル、連続時空間という設定で観光都市における魅力的な場所の訪問イベント系列から主要観光エリア群の時空間的な影響構造を見つけるモデルおよび、都市におけるPOI(point-of-interest)群への訪問イベント系列から地理的協調・競合ネットワーク構造を検出するモデルを、それぞれ構築した。また、それら数理モデルの各種応用を与えた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
点過程に基づいた新たな確率的アテンションダイナミクスモデルとその学習法を構築することにより、ソーシャルメディアにおける様々なアイテム群に対して、アテンション到着過程の数理モデル化を実現した。その数理モデルを用いることにより、料理レシピ共有サイトにおける料理レシピ群の協調構造の検出、また、写真共有サイトデータや位置情報ベースサービスに基づいて、主要観光エリア群の時空間的な影響構造や観光スポット群の地理的な協調・競合構造の検出を可能にした。
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