| 研究課題/領域番号 |
18360178
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
酒井 善則 東京工業大学, 大学院理工学研究科, 教授 (70196054)
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| 研究分担者 |
山岡 克式 東京工業大学, 大学院理工学研究科, 助教授 (90262279)
小林 亜樹 メディア教育開発センター, 助教授 (30323801)
宮田 高道 東京工業大学, 大学院理工学研究科, 助手 (90431999)
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| キーワード | メタデータ / コンテンツ配信 / ネットワーク / 検索 / 仮説検定 |
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| 研究概要 |
本年度はメタデータによるコンテンツ推薦方式とメタデータをコンテンツと分離してネットワーク内に配置することにより、利用者が検索を行うメタデータ検索を効率良く行うメタデータ配信システムについて研究を行った。コンテンツ推薦方式については、ソーシアルネットワークを例として、タグをメタデータと考え、タグ付けされたコンテンツ集合をもとに、タグ付けを行った利用者の嗜好を推定する新しい方式を考えた。この方式では、タグの意味を考えること無しに、同一のタグを付けたという事実だけから、複数の利用者の持つコンテンツ群の類似度を仮説検定論より求める。次に類似コンテンツ集合を持つ他の利用者のコンテンツ群より、類似度の大きいコンテンツ群に含まれかつ当該利用者コンテンツに含まれていないコンテンツを推薦することで、タグ付けした利用者の望むコンテンツを推薦している。本方式により、タグの意味を考えることなしに、同一タグを付けたというクラスタリングのみに着目して、有効な推薦ができることを確認した。メタデータ配信システムについては、利用者の検索コスト、メタデータを気に入る確率、コンテンツを気に入る確率を仮定して、メタデータ検索コストの期待値を最小とする最適なメタデータ提示順序を求めた。これをもとにネットワーク構成を前提として、各検索者が検索クエリを発する場合に位置の近いノードからメタデータ応答が送られると仮定して、複数の嗜好の異なる利用者群が最適に近い順序でメタデータを検索できる、最適メタデータ配置方式の検討を行った。
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