研究課題
本研究では、センサーデータを利用することで、ユーザの興味を正確に推定可能な次世代高精度検索を目指し、それを実現するためのスーパーマルチモーダル人間情報解析基盤の構築を目指した。本基盤によって、検索対象となるマルチメディアコンテンツに留まらず、ユーザの行動履歴や取り巻く多様なセンサーのデータを統合的に解析可能とし、従来の興味の推定精度の限界を超える次世代高精度検索を実現した。本研究では、当初目標に掲げた「技術1：ユーザを取り巻くセンサーを用いて興味推定を行う多種類センサーデータ統合解析技術」・「技術2：異なる種類のデータの関連性をグラフ化し、興味推定を高精度化する超グラフ解析技術」・「技術3：データの時間的変化を考慮して技術２の興味推定を高精度化する動的超グラフ解析技術」・「技術4：技術1～3により得られるユーザの興味推定結果に基づき、SNS等の異なる情報源からコンテンツの提示を可能とする異種情報源データ検索技術」の4つの技術を構築することで、スーパーマルチモーダル人間情報解析基盤の構築に成功した。さらに本研究では、構築した技術の有効性を検証するために実証実験を実施した。具体的に、スーパーマルチモーダル人間情報解析基盤に基づく情報検索・推薦システムを構築し、札幌市のディジタルサイネージ空間を実証拠点とすることで、観光客を対象とした技術の有効性検証を実施した。また、スマートフォン等の一般端末からアクセス可能なオンラインシステムへの拡張も行った。本研究により研究成果の対外発表も積極的に行い、多数の学際領域における学術論文誌への採録やマルチメディア分野における最高峰の国際会議への採録に至った。上記の通り、本研究では、スーパーマルチモーダル人間情報解析基盤の構築に成功し、研究目的を達成した。
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2022 2021
すべて 雑誌論文 (14件) (うち査読あり 14件、 オープンアクセス 7件) 学会発表 (68件) (うち国際学会 38件、 招待講演 4件)
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