| 研究課題/領域番号 |
18K18056
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
駒水 孝裕 名古屋大学, 情報基盤センター, 助教 (30756367)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | Linked Open Data / データ統合 / データ分類 / 検索 / 不均衡データ分類 / Entity Search / Imbalanced data / Classification / Entity Linking / データ分析 / 多視点分析 / OLAP / PagaRank / Random Walk with Restart / エンティティリンキング |
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| 研究成果の概要 |
オープンデータ化が推進される中で，公開されたデータを以下に活用するかが未だに課題である．本研究では，複雑に構造化されたデータを効率的に検索する技術，独立に作成されたデータを横断的に扱うために統合する技術を開発した．これらにより，活用のための分析技術を用いるためのデータの抽出が可能となった．また，関連する情報を結びつけることでより高度で精緻な分析が可能となった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
オープンデータやデジタルトランスフォーメーションが進行している現状において，デジタル化・オープン化したデータを活用することは重要である．一方で，データを作成する組織は別々であることも多く，横断的な活用には障害が残る．本研究では，異なる組織が公開したデータの関連性に基づいたデータ統合や複雑化したデータから必要な情報を一般的な検索方法を用いて検索できるようにした．これらは今後のオープンデータ活用における基礎的な技術である
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