| 研究課題/領域番号 |
22530261
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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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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| 研究分野 |
経済政策
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| 研究機関 | 埼玉大学 |
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研究代表者 |
菰田 文男 埼玉大学, 経済学部, 教授 (60116720)
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| 研究分担者 |
木戸 冬子 東京大学, 情報理工学研究科, 助教 (60527828)
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| 研究期間 (年度) |
2010-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013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)
2013年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2012年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2011年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2010年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 選択と集中 / 日本企業 / 技術経営 / テキストマイニング / テータマイニング / 社内知識共有 / データベース / 特許公報 / データマイニング / 社内技術共有 / テキストマイニグ / 太陽電池 / 多変量解析 |
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| 研究概要 |
本研究の目的は、日本企業の「的確な選択と集中」に資するテキストマイニング手法を提示することにある。一般にテキストマイニングの難しさは、重要な単語が、膨大なテキストデータの中に埋もれており、発見が難しいことに起因する。この困難を克服するために、二つの手法を提示した。第一に、デジタルデータ上で解析対象テキストにアノテーションを付与することによって、マイニングの精度を高める手法である。第二に、単語セットを作成し、それを的確に進化させるという手法である。この二つにより作成された共起行列に多変量解析やネットワーク分析を適用することによって知識発見が可能になることを多くの事例で論証し､発表した。
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