| 研究概要 |
モバイル端末ではパソコンで行う情報検索のような詳細な検索条件の指定が難しい. 一方で, 近年のモバイル端末の多くはGPSを備えている. 近年, 盛んに研究されているスカイライン問合せ機能は, 検索条件の詳細な指定なく必要な情報を選別できるという特性がある. 本研究は, このスカイライン問合わせ機能とGPSの時空間情報を検索に利用することで, 検索精度の飛躍的向上を目指している.
GPSから得られる時空間情報を含むユーザの行動記録から, 各ユーザの検索時の状況を推定し, それに基づきスカイライン問合わせを行ってゆくが, 時空間情報を扱うため計算コストが大きくなる. また, ユーザのプライバシーにも配慮しなくてはならないため, 高度なアルゴリズムの設計が必要で, 技術的にもチャレンジングな課題である.
研究期間はH25年度9月25日からH27年9月24日までの2年間で, 本年の年度途中から開始しているためまだ初期段階であるが, 事前に準備していた研究もあったため, 年度内で, 「キーワードのみで, あらゆる嗜好の検索結果を含む問い合わせ結果を算出するアルゴリズム」の開発を行うとこができた. この成果を2014年3月に学会発表した. 開発したアルゴリズムはビッグデータに対応できるようMapReduce計算で行っている. この成果以外にプライバシーに配慮したMapReduce計算についても研究し, この成果は来年度初めに学会発表を行う予定となっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
スカイライン問い合わせの基本機能をMapReduce計算するところまですすみ, ソフト面では計画以上に研究は進んでいる. 一方で, ハード面では計算機環境が(この状況は計画通りですが)まだ十分に整っていないので, 予定通りネットワークとクラスタ計算機の整備をすすめ, 大規模計算の実験を行う予定である. また, ユーザの検索意図を検索履歴や時空間情報を利用してより正確に把握する部分はまだ後回しとなっているので, 来年度はこの部分の研究に力を入れて進める。
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