| 研究課題/領域番号 |
18K11315
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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 | 九州大学 (2021-2022)
京都大学 (2018-2020) |
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研究代表者 |
清水 敏之 九州大学, 附属図書館, 准教授 (60402468)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | データベース / 問合せ / データクリーニング / データ共有 / 理解支援 |
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| 研究成果の概要 |
データ管理者がデータに対する理解を深めつつ効率よくデータ管理を行うことを考え、具体的にはデータクリーニングとデータ共有に関する研究に取り組んだ。データクリーニングに関する研究としては、データ中の不整合な値の候補を検出し、不整合な値の候補を含む部分データを、問合せを利用したビューを用いてデータ管理者に提示することを考え、そのための不整合候補検出手法およびビュー提示手法について提案した。データ共有に関する研究としては、複数のデータ管理主体が自律分散的にデータを管理している状況において、問合せによって表現される部分データを適切に共有・更新するための仕組みを考案し、その実装方法についても提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、機械学習を用いたデータ分析が盛んに行われているが、適切な分析のためにはデータを整備し、理解して手法を適用することが重要だと思われる。分散的にデータが生成され、管理されている場合など、一人のデータ管理者が関連するデータの全体像を把握するのが困難な状況も多いと思われる。本研究では、問合せを用いて部分データを切り出して扱うことで、データ管理者によるデータの理解を助けながらデータ管理を行うことを考え、そのための手法の提案と実装を行った。
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