| 研究課題/領域番号 |
21K17861
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
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研究代表者 |
原川 良介 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (20787022)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
中途終了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | マルチモーダル解析 / クラスタリング / グラフ理論 / 複雑ネットワーク / 情報検索 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
SNS上のコンテンツ検索のため，マルチモーダルデータ統合技術によってコンテンツ特徴を抽出し，リンク関係を基に構築されたグラフ構造を解析するグラフクラスタリングの研究が注目を集めている．本研究では，コンテンツ特徴抽出とグラフクラスタリングの目的関数を統合し，同時に最適化する技術を構築することで，グラフクラスタリングを高精度化する．さらに，モダリティ毎にグラフクラスタリングを行い，各結果の信頼度を推定する技術を構築することで，大量の学習データを用意できない場合においても，高精度なグラフクラスタリングを実現する．最後に，提案技術を備えた検索システムを構築し，ユーザが求める情報を獲得可能とする．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ユーザが望む情報を検索可能とするために，欠損モダリティに対処できるマルチモーダルデータ統合技術を構築し，グラフクラスタリングを高精度化することを目的とした．「欠損モダリティ補間を備えた潜在特徴抽出とグラフクラスタリングの同時最適化技術の構築」，「信頼度推定を導入したグラフクラスタリング技術の構築」および「グラフクラスタリングの検索への応用」のそれぞれについて技術構築に成功し，当初目的を達成した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ソーシャルネットワーキングサービス上の映像やタグ付き画像等のマルチモーダルデータが増加し続けている．蓄積されたビッグデータは，ウェブ情報学や計算社会科学などの様々な領域において活用されている．しかしながら，情報検索を行うユーザに視点に立つと，自らが望む情報を検索することが困難な情報洪水と呼ばれる問題を引き起こしている．本研究では，情報洪水問題の解決に資する基盤技術の構築に成功した．
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