研究課題/領域番号 |
18K11320
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60080:データベース関連
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研究機関 | 広島市立大学 |
研究代表者 |
田村 慶一 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (80347616)
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研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2018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 | 時空間データマイニング / ソーシャルメディア / マルチモーダル / 深層学習 / 高性能データマイニング |
研究成果の概要 |
近年,実世界で人々が目にした出来事や耳にした生の声がソーシャルメディア上で時間と位置情報を持つ時空間データとして投稿され,重要な情報源となっている.ソーシャルメディア上で生成される時間,位置と内容(コンテンツ)を持つデータを時空間ソーシャルデータと呼ぶ.時空間ソーシャルデータを対象とした時空間データマイニング技術を開発し,「何が,いつ,どこで発生し,どのように変化しているか」という情報を抽出することが可能となった.
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
時空間ソーシャルデータを対象とした時空間データマイニング技術を用いることでソーシャルメディア上に投稿されている情報をリアルタイムに把握することができ,観光情報,地域振興,マーケティング,防災や危機管理の情報源として時空間ソーシャルデータを有効活用することが可能となる.また,実世界の事象を多面的に分析可能となり,ソーシャルメディアのICTへの利活用に新しいイノベーションをもたらすことができる.
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