| 研究課題/領域番号 |
26330393
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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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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
延原 肇 筑波大学, システム情報系, 准教授 (80359687)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2014年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 学習百科事典 / 情報推薦 / 形式概念分析 / グラフ理論 / グラフ構造 / 位置情報サービス / グラフ / ライフログ / 状態遷移モデル / 嗜好推定 / レコメンデーション / 学習支援 / 情報視覚化 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，当初、オンライン百科事典（約18,000語収録。申請者と共同で研究開発）に対して、形式概念分析とグラフマイニングを適用する予定であったが、諸事情により利用が難しくなったため、本質的に同じグラフ構造および目的を有する、ライフログアプリケーションにおけるスポット情報推薦を取り扱った。ユーザの嗜好に合わせた高精度な推薦を実現するため、テキストではなく画像を中心としたプロファイリングおよびユーザの移動履歴のグラフマイニング手法を提案し、さらに形式概念分析に基づくユーザの嗜好の抽象度を取り扱うための手法を提案し、それぞれの有効性を主観評価実験を通して示した。
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