| 研究課題/領域番号 |
17K00159
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 静岡県立大学 |
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研究代表者 |
池田 哲夫 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60363727)
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| 研究分担者 |
斉藤 和巳 神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544)
青山 一生 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, その他部局等, 主任研究員 (80447028)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 情報検索 / クラスタリング / 縮小写像 |
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| 研究成果の概要 |
本研究計画の目的は、大規模データの効率的なクラスタリング技法の確立である。1.クラスタリングの関連技術である類似検索技術として、CBT（完全2分木）索引を生成する索引生成技術と、このCBT索引を用いるオンライン類似検索技術、2. Lloyd型クラスタリング技法における、ユークリッド距離自乗の積算型下限値の導入を特徴とする効率的な加速手法、3. オブジェクトと平均特徴ベクトル双方の疎表現と、平均特徴ベクトルの集合の転置ファイルデータ構造を特徴とする、転置ファイルk-means技法等を考案した。
何れもクラスタリング技法および関連する類似検索技法に関して新規性を有する技術であり、有意義な成果である。
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| 自由記述の分野 |
データ工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
画像、文書、DNA 配列などのマルチメディアデータは近年爆発的に増加している。これらのマルチメディアデータの集合の基本構造を把握し理解するための技法としてクラスタリング技法と類似検索技法がある。クラスタリングとは、データの集合をクラスタという互いに似ているデータからなる部分集合に分けることである。類似検索とは、入力となるデータと類似度の大きいデータを検索することである。
クラスタリングおよび類似検索ともに、一般にデータ量が大きいと処理時間を多く要することが知られており、高効率なクラスタリング技法及び類似検索技法の実現が強く求められている。本研究の成果はこの要望に応えるものである。
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