| 研究課題/領域番号 |
18K11311
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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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| 審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
古賀 久志 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40361836)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 類似検索 / 集合 / ストリームデータ / スライディングウィンドウ / 情報推薦 / データストリーム / テキスト集合 / 転置インデクス / 枝刈り / 枝刈りアルゴリズム / 2部グラフ / クラスタリング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ストリームデータを対象とした類似検索を取り扱った。ストリーム内の直近のデータを要素が入れ替わる集合としてモデル化し、集合に対する類似検索技術を拡張して、ストリームデータに対する類似検索を実現した。とくに類似検索結果を確定するのに必要な分だけデータ間で類似度計算を行い、不要な類似度計算を避けることで類似検索を高速化した。また、ストリームデータに対する類似検索問題を定式化したこと自体も本研究の成果である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で定式化した類似検索問題は情報推薦という現実的な応用を持つ。例えばSNSにおいては、ユーザUのストリームをUが投稿したテキスト群でモデル化できる。この時、ストリームのスライディングウインドウはユーザUが直近に投稿したテキスト集合となり、Uが最近興味を持った事象を色濃く反映している。従って、スライディングウィンドウが似たユーザを探すことで、最近の興味が似たユーザを発見できる。そして、類似ユーザが閲覧しているニュース記事をお薦めするといった情報推薦サービスも実現可能になる。
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