| 研究実績の概要 |
最終年度は、これまでの成果に基づいて、手法を、超大規模データ(2020年02月からの日本語・英語全量ツイート)に拡大して実証的な研究を行った。
江口 航野（都立大）, 横山 昌平（都立大）, “外部知識のネットワーク関係を活用したニュースメディアのスタンス分類”, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2022), オンライン参加, 2022.02.28
本研究ではニュースメディアおよび記事のスタンス分類を行うタスクにおいて、記事のリツイートに着目し、そのネットワーク分析からメディアのスタンスを推定する手法について提案した。これにより、本研究課題が目指す、語の意味空間モデルの実応用性を示した。
伊藤光太郎, 横山昌平, ”移動軌跡の交点を用いた密度クラスタリングアルゴリズム”, 情報処理学会論文誌データベース（TOD）,Vol. 14, No. 3, pp.1-15,2021.07
本研究では、ジオタグの偏在性に基づいたクラスタリングを行うための、全く新しいアルゴリズムを提案した。これまでのアルゴリズムではデータの密度に基づいたクラスタリングがよく用いられていたが、パラメータの決定困難性などの問題があった。それに対して、本研究では、ジオタグ軌跡をもちいて、遍在性の抽出を行う事で、パラメータ数を１に減らすことができ、また人の移動という、ジオソーシャルビッグデータ分析において最も重要なファクターをアルゴリズムに適用する事に成功した。その他、複数の国際会議発表を含む成果を得た。
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