| 研究課題/領域番号 |
19H02378
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
梅谷 俊治 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (80367820)
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| 研究分担者 |
河原 吉伸 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (00514796)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
10,400千円 (直接経費: 8,000千円、間接経費: 2,400千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2020年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2019年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 組合せ最適化 / 機械学習 / アルゴリズム / 整数計画問題 / オンライン広告 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
数百万人の利用者を対象とする大規模なオンラインサービスにおいて，大規模なデータに基づき利用者の需要に応じたサービスを割り当てる効率的な最適割当アルゴリズムを開発する．特に，多くの入力データが持つ共通した特徴から得られる事前知識を利用し，クエリ時に大規模な入力データの全体を走査することなく最適化計算時を実行することで最適割当アルゴリズムの効率化を実現する．
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| 研究成果の概要 |
数百万の利用者を対象とするオンラインサービスにおいて，大規模なデータに基づき利用者の需要に応じたサービスを割り当てる効率的な最適割当アルゴリズムを開発する．特に，多くの入力データが持つ共通した特徴から得られる事前知識を利用し，クエリ時に大規模な入力データ全体を走査することなく最適化計算を実行することで最適割当アルゴリズムの効率化を実現する．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現実世界から収集した大規模なデータに基づき利用者の需要に応じて適切なサービスを割り当てる多様なオンラインサービスが現れるようになった．しかし，利用者の需要に応じた商品が推薦されない，需要と供給の不均衡を解消できないなど，適切なサービスが割り当てられない事例が後を絶たないのが現状である．利用者の需要に応じて適切なサービスを割り当てるためには，全ての利用者のクエリを把握した上で，サービスの割り当てが一部の利用者に集中しないように上手く振り分ける全体最適化を実現するアルゴリズムの開発は，社会全体のサービス向上に大いに貢献することが期待できる．
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