| 研究課題/領域番号 |
19K12114
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
陳 漢雄 筑波大学, システム情報系, 講師 (60251047)
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| 研究分担者 |
古瀬 一隆 白鴎大学, 経営学部, 准教授 (10291288)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 情報推薦 / 近傍検索 / 多次元検索 |
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| 研究実績の概要 |
逆情報推薦ではあるシステムの利用者の評価情報を汲み取りシステムの構成などの改良を行う。このため、利用者からの情報を正確に抽出することが重要である。年度中は１.興味のある利用者（オブジェクト）を動的にモニタリングする、及び２.趣味が近似する利用者のグループを効率的に検索するという課題に取り掛かり、それぞれ研究結果をまとめて国際会議において論文を発表した。
スマートフォンなどのモバイル端末では、どこにいても情報の送受信が可能であり、外出中でもニュースや動画を見ることや、TwitterやFacebookなどのSNSに投稿をすることが可能である。また、GPS機能を内蔵したモバイルデバイスの普及により、ウェブ上にアップロードされる動的データとして位置情報とキーワード情報を持つオブジェクトが増加している。そのため、人を動的オブジェクトとして捉えたサービスの需要が高まっている。「１」では、位置情報とキーワード情報を持つ動的オブジェクトを継続的にモニタリングするクエリ問題を考える。
多次元において最近傍検索問題は、データマイニングおよび情報検索など多くの分野において基本的かつ重要な問題であり、パターン認識を用いたサービスや施設情報、位置情報を用いた地図・ナビゲーションサービスといった様々なアプリケーションにおいて広く利用されている。「２」は指定個数のオブジェクトのグループのコンパクト性・クエリ点との距離を合わせて比較・判断し、最適なグループを検索する問題である。応用例としては、多くの人がスマートフォンやタブレットなどのモバイル端末からウェブにアクセスしている。
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| 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
4月に（新型コロナウィルスの影響でオンライン開催に変更して）開催された国際会議 Future of Information and Communication Conference (FICC2021)において次の研究成果を発表した。
１. Unifying Spatial Keyword Indexing in Continuous Search on Dynamic Objects
２. Aggregate Nearest Neighborhood Queries
特に「２」は最優秀論文賞(Best Paper Award)を受賞し、国際的にも成果が高く評価されたと認識している。
一方、逆情報推薦システムのプロトコルシステムの開発・実装も進行中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究計画の研究目的に必要である各種関連技術・アルゴリズムの開発と解析は予定通りに進行し、成果を国内外の学会において発表する。
一方、逆情報推薦システムのプロトコルシステムの実装を行う。しかし、新型コロナウィルス感染拡大の影響で、システム開発・実装・評価において、データの収集、システムの性能の検証などは大きく影響されると案じる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナウィルスが世界的に感染拡大した状況から、当初の研究計画に計上した国際会議の参加・発表はオンライン開催に変更されたため、旅費は執行されなかった。また、同じく計上された海外から有名な研究者を招聘した共同研究も見送りとなった。今後はワクチンの接種普及を期待して見送りとなった内容を実施したい。
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