| 研究実績の概要 |
本研究課題の3年目となる平成30年は，最終年度であるため，これまでの研究の発展に加えて，成果の発表に多く取り組んだ．
はじめに，不均質なメタデータを含むマルチメディアビッグデータの分析について，いくつかの研究に取り組んだ．本研究では，ユーザや，デバイスが生成したコンテンツやメタデータによって形成されるソーシャルビッグデータを様々組み合わせて，分析することで，ユーザの興味や関心を分析，可視化する研究に取り組んでいる．
また，それらの要素技術として，Twitterのユーザの性別を汎用的な特徴量から推定するための手法の提案や，3次元の地理情報からなるビッグデータからホットスポットを抽出し，可視化するための手法，Twitter のユーザの属性を在住者と非在住者に分類し可視化する手法，旅行者と在住者のユーザの移動を異なりを可視化する手法，感情分析を利用した実世界の勾配情報の分析，ユーザの記述したテキストの内容からの穴場なスポットを発見する手法や，有益なレビューの発見などソーシャルビッグデータに含まれるコンテンツやメタデータを利用して様々な研究に取り組んだ．
これらの研究成果は，複数の国内会議，国際会議，国際ワークショップ，論文誌 (DEIM2019，MEDES2018,SOCINFO2018，eKNOW2019，MMEDIA2019，日本知能情報ファジイ学会など)に採録され，国内外に本研究課題の成果を広く発表している．
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