| 研究概要 |
情報爆発の時代を迎え,情報源の数や規模の増加,情報源の異種性の増大,センサー等の動的な情報源の増大等により,有用な情報源を探索・発見し,適切な統合を図ることは一層困難となりつつある.本研究課題では,多様なリソース(情報資源)を探索的にマイニングする技術を情報統合の枠組みに融合し,柔軟かつ拡張性のある情報統合を目指した研究開発を行った.今年度の主な成果は次の通りである.
■リソースマイニングを実現するためのマイニング要素技術:A)外れ値検出:ストリームに対する連続的な外れ値検出や,不確実性を有するデータに対する外れ値検出手法の開発.B)XML関数従属性検出:XMLデータから関数従属性を検出する効率的なアルゴリズムの開発.C)WebからのXML情報抽出:シードXMLデータを基にWebからXML形式の情報抽出を行う手法の開発.
■マイニングと情報統合に関わる応用研究:A)ソーシャルブックマークを用いたWebリランキング:ソーシャルブックマークをもとに有用Webページを発見する手法やスパムユーザを検出する手法の開発.B)XMLファセット検索:XMLデータに対するファセット検索を容易に実現する手法の開発と素粒子データグリッドでの実利用.C)RDF問合せの効率化:RDFデータベースにおける推論処理を高速化するための手法を開発.
■情報統合基盤システムの研究開発:A)ストリーム情報統合基盤システム:分散ストリーム処理における高信頼化技術や映像ストリームと数値・文字ストリームの統合処理機構の開発.B)セキュアな情報統合:DaaS(Database as a Service)環境におけるセキュアな情報共有方式や問合せ処理に向いた暗号化方式等の開発.C)P2P情報統合:スケーラビリティと負荷均一化に優れた多次元データ検索が可能な分散索引方式RCANの開発.
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