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2019 年度 実施状況報告書

スパース最適化に基づく時系列ネットワークからの研究トレンドマッピング

研究課題

研究課題/領域番号 17K12794
研究機関同志社大学

研究代表者

桂井 麻里衣  同志社大学, 理工学部, 助教 (70744952)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2021-03-31
キーワード学術データ分析 / サイエンスマッピング / 共起語 / スパース最適化 / 学術論文データベース / 研究トレンド
研究実績の概要

国際会議・論文誌の継続的増加やarXivなどのプレプリントサーバの普及,研究成果のオープン化に伴い,膨大な量の学術情報が日々蓄積されている.本研究課題の目的は,学術ビッグデータからの最新トピック発掘とその変遷の可視化を同時実現する研究トレンドマッピング技術の確立である.そのために,時系列ネットワークにおいて急激に時間変化した部分(バースト)のみを残すスパース最適化手法を提案する.2019年度はこれまでの研究成果の外部公開を目的に,関連研究の調査結果と実験結果(人工データおよび実際の論文データベースから得られた共起語ネットワークに対する提案手法の適用結果)を整理し,フルペーパーにまとめて学術論文誌Scientometrics(査読付き)で発表した.当該論文で使用したソースコードも研究代表者の研究室ウェブサイトで公開済みである.関連研究調査の過程で,単語埋め込みに基づくサイエンスマッピングが注目され始めていることを発見し,これらの最新動向を論文にまとめてACM SIGWEB Newsletterで発表した.共起語以外のネットワークとして,ノードが研究者,エッジが共同研究関係を表すネットワークを構築し,顕著な時間変化の検出手法を考案した.加えて,サイエンスマッピング結果の閲覧を通じて直感的に研究者を検索可能なインタフェースの設計に取り組んだ.この成果の一部は国内学会DEIM2020にて発表済みである.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

手法の提案,論文発表,インタフェース設計まで一連の研究が行えている.

今後の研究の推進方策

トレンドネットワークのスパース性を時間区間ごとに制御する方法を検討する.

次年度使用額が生じた理由

本年度に予定していた成果発表と謝礼支出を翌年度以降に延期した.トレンドネットワークのスパース性を時間区間ごとに制御する方法を検討し,論文発表する.また,ユーザビリティの高いインタフェースを開発するために研究補助者への謝礼を支出する予定である.

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2020 2019

すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Using word embeddings for library and information science research: a short survey2020

    • 著者名/発表者名
      Marie Katsurai
    • 雑誌名

      ACM SIGWEB Newsletter

      巻: 4 ページ: Article No. 4

    • DOI

      10.1145/3387726.3387730

    • オープンアクセス
  • [雑誌論文] TrendNets: mapping emerging research trends from dynamic co-word networks via sparse representation2019

    • 著者名/発表者名
      Marie Katsurai, Shunsuke Ono
    • 雑誌名

      Scientometrics

      巻: 121 ページ: 1583--1598

    • DOI

      https://doi.org/10.1007/s11192-019-03241-6

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] 関連研究者と所属位置情報の検索・可視化システム2020

    • 著者名/発表者名
      丹後綱也,西澤浩之,近澤悠登,桂井麻里衣
    • 学会等名
      第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020)

URL: 

公開日: 2021-01-27  

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