科学技術文献データの解析と統計的モデリング

• 研究課題/領域番号: 24K14861
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 研究機関: 中央大学
• 研究代表者: 中野 純司 中央大学, 国際経営学部, 教授 (60136281)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: グラフ生成統計モデル / 科学技術文献解析 / 引用文献解析 / 共著者解析

研究開始時の研究の概要

科学技術研究の成果は文献、すなわち科学論文、特許技術文献のような形で発表されることが多い。本研究では科学技術文献の引用・被引用関係や共著者関係などの長年にわたるデータを用いて、その生成構造を分析し、それらの結果から文献生成構造や著者の特徴抽出に対する新しい統計手法を構築することを目的とする。文献には分野、著者の所属や発表年などの共変量が伴い、さらに偶然性や流行などの恣意性が含まれるが、それらを考慮してモデル化するには大規模で複雑な非定形データに対する統計学手法が必要である。本研究ではグラフ生成確率モデルと非負値行列分解の手法を中心として用いる。