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本課題を基課題としてJSPS国際共同研究加速基金(国際共同研究強化)に採択され、フランスUniversity of Pau and Pays de l'Adour (UPPA)に2016年10月から2017年9月の期間で滞在し、Bordeaux Segalen UniversityやLebanese American University等の研究者も加わり国際共同研究を行った。
当該期間は、主に研究計画において設定した「ジオタグとタグの周期性と偏りを発見するアルゴリズムとその効果的な可視化手法の研究」および「mongoDB+node.js+JQuery によるWeb 技術に立脚したジオソーシャルデータの分析と可視化」に関して注力した。
前者に関してはRichard CHBEIR教授と、ジオタグのビッグデータ等、地図上に分散する大量のキーワードデータベースを対象として、その中で与えられたファジーな領域に対して、その重み付けを考慮して、その領域を特徴付けるキーワードと、その重みを発見・算出するアルゴリズムの実現を目指した。
加えて、疎なイベントを有する大規模時系列データに対するイベント発見のアルゴリズムを研究開発した。このアルゴリズムを、ソーシャルビッグデータのみならず、科学データにも適用できる事を示し、技術の汎用性を示した。
後者に関しては、FlickrやTwitterデータのクロールから分析までをワンストップで行うツールを開発し、現在GitHub上で公開するための準備を行っている。また、在外研究を著名な観光地で、かつ、ヨーロッパ各地へもアクセスが良いバスク地方で行った事を活かし、観光に関するソーシャルデータやGPSログ等地理データの観測・収集を行った。これにより、ヨーロッパ12カ国に渡る広範囲のGPSログを収集し、約500GBのジオタグ付き風景写真からなるデータベースを作成した。
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