| 研究課題/領域番号 |
23K11115
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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60080:データベース関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
大森 匡 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (30233274)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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| キーワード | データ処理基盤 / 多様性検索 / mCK検索 / KNNグラフ / 類似結合 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
2020年代のデータベース研究の課題の一つに，所与のデータ群から意味の分かる情報構造を取り出すときに，どの程度その情報が偏っているのか，あるいは冗長性を減らし多様性を確保するか，知りたい情報の分布をどの程度正しく代表した答え集合を求めるか，と言う問題がある．本研究では，位置情報と内容タグを持つ写真共有サービスのデータ集合などを用いた情報抽出問題として，mCK検索と呼ばれる空間的な領域情報抽出で上位K解を取り出す問題と，類似関係グラフのような汎用性の高い情報構造の計算問題を対象に，多様性・被覆性や解の正確さを考慮した優れた代表解の集合を探索できるデータベース処理機構の原理を明らかにする．
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