| 研究課題/領域番号 |
23300040
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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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| 研究分野 |
メディア情報学・データベース
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
高須 淳宏 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90216648)
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| 研究分担者 |
正田 備也 長崎大学, 工学研究科, 准教授 (60413928)
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| 連携研究者 |
深川 大路 同志社大学, 文化情報学部, 助教 (10442518)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
19,890千円 (直接経費: 15,300千円、間接経費: 4,590千円)
2013年度: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2012年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2011年度: 7,150千円 (直接経費: 5,500千円、間接経費: 1,650千円)
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| キーワード | トピックモデル / 情報推薦 / 機械学習 / テキストマイニング / 潜在トピックモデル / 情報統合 / 情報検索 / 確率モデル |
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| 研究成果の概要 |
本研究は潜在トピックモデルを用いた情報の多様な分析法の構築を目的とし、情報に付与された時間や情報間の関連性も考慮した分析モデルを構築した。まず、時間情報とテキスト情報を同時に用いるために、文書にタイプスタンプを付与し、テキストとタイムスタンプを同時に生成するトピックモデルを考案した。さらに論文の引用のように相互にリンクされた文書を生成するトピックモデルに拡張した。本研究の応用として、研究者推薦システムを試作し、多様な情報を活用することにより、共同研究者の推薦精度の向上をはかれることを実験的に示した。
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