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平成19年度は、教育コンテンツを収集する観点、および検索する観点の両観点から研究・開発を行った。
教育コンテンツを収集する観点からは、まず、Webクローラの開発を行った。このクローラは、国内および海外の高等教育機関のWebサイトからWebページを収集する。少なくとも5000ホストから2000万ページを収集でき、本研究の目的に耐えうるものとした。このクローラは、平成20年度以降に行う教育コンテンツの分析、および開発する検索システムのために利用する。また、教育コンテンツの分析・モデル化に関しては、一部について行った。このうち、ビデオコンテンツに関しては、近年利用の急増しているFlash Videoに関して、検索に適したメタデータ(ナレーション情報)の付与、および検索手法の提案、Flashを用いた効果的なビデオコンテンツの作成ツールの開発を行った。
本研究の成果の一部は、「NIME-gladビデオ検索システム」として、公開・運用している。
教育コンテンツ検索の観点からは、コンテンツ推薦に重点を置いた研究を行った。実環境でのデータを得るため、当センターが開発・運用するNIME-glad(上記、ビデオ検索システムを含む教育コンテンツの検索システム)の実データ(アクセスログ)の分析および情報推薦への適用に関する検討を行った。本研究では、情報推薦として一般的な協調フィルタリングを行うには不十分である疎な利用データからの被覆率の向上を目指し、コンテンツのWebグラフにおける関係の同型性を用いた推薦候補追加について検討した。その結果、適当なフィルタリングを行うことで、推薦不可要素を減少させることができた。
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