| 研究課題/領域番号 |
19K12114
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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61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
陳 漢雄 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60251047)
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| 研究分担者 |
古瀬 一隆 白鴎大学, 経営学部, 教授 (10291288)
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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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019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 | 情報推薦 / クエリ属性改良 / 逆ランク / 近傍検索 / 検索アルゴリズム / 逆情報推薦 / 商品改良 / 多次元検索 / 逆ランク検索 / データマイニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
情報推薦はユーザに効率よく意思決定支援を行う。今までの研究は「ユーザ＝消費者」ということが前提で、例えば顧客に商品・情報を薦めることが主要目標である。本研究は逆に、情報供給者・生産者をユーザと捉え情報利用者・消費者との合致度から供給者に品質向上に即時に有益な情報（商品・サービス・発信情報・など.）を提供するということを目標とする。研究成果は供給者側への情報推薦による商品の改良、ネットワーク侵入・迷惑メール対応、情報発信サイトへの応用が期待される。
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| 研究成果の概要 |
情報推薦はユーザに効率よく意思決定支援を行う。今までの研究は「ユーザ＝消費者」ということが前提で、例えば顧客に商品・情報を薦めることが主要目標である。本研究は逆に、情報供給者・生産者をユーザと捉え情報利用者・消費者との合致度から供給者に品質向上に即時に有益な情報（商品・サービス・発信情報・etc.）を提供する。本研究はさまざまな近傍・類似検索アルゴリズムを開発し、NP困難である本問題にアプローチした。さらに、高次元ベクトルに対し空間索引が有効ではないという問題を解決すべく独自の索引方法を考案した。また、供給者側への情報推薦による商品の改良をシミュレートするモバイルアプリケーションを試作した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
商用データ、クラウド(crowd)コンピューティングで正当な評価データ生成を期待する一方、スパムデータの大量生成によって妨害も可能である。近年、SNSで”いいね”を買う政治家や自動生成アカウントで敵味方の発信にリスポンス・反応し、世論操作するような行為が多く見られた。「逆」情報推薦による供給側の情報品質向上を目的とする本研究で開発されたアルゴリズムはこのような場面に迅速に対応して発信情報を推薦するができ、本研究成果の波及効果の１つにあげたい。
また、迷惑メールデータ、ネットワーク侵入検知データを利用して脆弱要件を検出し、改良アドバイスの作成への応用が期待される。
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