| 研究課題/領域番号 |
16K00157
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| 研究機関 | 首都大学東京 |
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研究代表者 |
石川 博 首都大学東京, システムデザイン学部, 教授 (60326014)
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| 研究分担者 |
江原 遥 静岡理工科大学, 情報学部, 講師 (60738029)
廣田 雅春 岡山理科大学, 総合情報学部, 講師 (70750628)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | ソーシャルデータ / ビッグデータ / 統合分析モデル / 観光情報 / ジオソーシャル / 時系列データ |
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| 研究実績の概要 |
ソーシャルビッグデータ分析のための基本的な理論について国際会議招待講演として提案ができたと同時に，時空間情報を基にしたジオ・ソーシャルビッグデータの分析技術（アルゴリズム）を開発し，ソーシャルビッグデータ研究センターの下で具体的課題（JAXAや自動車関連企業，インバウンド観光関連企業）への応用を通して，それらの有効性を確認することができた．それらの成果は学術論文誌，国際会議，国内大規模研究フォーラムDEIMなどで発表し，当該分野の研究に貢献した．特に以下の成果を上げることができた．
前年度に構築した索引付き集合族をベースとした統合分析モデルとXAI（eXplainable Artificial Intelligence）を組み合わせた統合的説明フレームワークの提案をMMEDIA2018(International Conferences on Advances in Multimedia)で発表した．
日本の料理（例えばお好み焼き）を類似した外国料理（例えば韓国のチジミ）との差異で表現する手法を考案し，日本知能情報ファジィ学会誌で発表した．
ソーシャルビッグデータ応用にしばしば出現する複数のデータを組み合わせて統合的な仮説を生成する汎用的な方法を提案し，その成果をデジタルエコシステムに関する国際会議ACM MEDES2018（International Conferences on Management of Digital EcoSystem，招待論文）で発表した．
ソーシャルビッグデータの高速処理のために必要な事前の性能評価に関して，従来よりも精密で異なる世代のアーキテクチャにも適用可能な性能評価モデルを構築し，国際会議HIC2018で発表した．
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| 備考 |
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