| 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, 教授 (10291288)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 情報推薦 / 逆情報推薦 / 商品改良 |
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| 研究実績の概要 |
実際に研究目的としての試作システムの実装が進んでいる．一方、集約最近傍という問合せ問題に対し検索手法を提案した．この問い合わせは複数の問い合わせ点からの集約距離が最小であるデータのグループを見つけることが目的である．研究成果をまとめ、次の論文を国際会議及び国際論文誌に発表した．
１．"Dense Nearest Neighborhood Query", Int. Conf. INTAP 2021.
２．"Unifying Spatial Keyword Indexing in Continuous Search on Dynamic Objects", Int. Conf. FICC 2021.
３．"Aggregate Nearest Neighborhood Queries", Int. Conf. FICC 2021.
４．"Continuous top-k spatial-keyword search on dynamic objects", The Very Large Data Bases (VLDB) Journal.
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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
実績リストの発表論文の中、「１」はBest Student Paper Award,「３」は Best Paper Awardをそれぞれ受賞し、
「４」はトップジャーナルであり、課題の成果は国際的にも高く評価されている。
COVID-19の影響で海外からの著名な研究者の招聘は実現できなく、また、同じ理由で国際会議に現地参加し、研究者同士の対面的な交流や情報交換ができなかったことは残念である。
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| 今後の研究の推進方策 |
海外から著名な研究者を招聘して共同研究し、また、旅費を有効に執行して海外の研究者との交流により一層高度な研究を進め、今後この分野をさらに発展させる。
試作システムの実装を完成し、公開する予定である。これにより外部から評価を得て、実験を大幅に増加した検証によって多くの場面での有効性を再確認し，実用的なシステムの開発に寄与する。
繰り越しの研究費は海外の研究者招聘して十日間程度の共同研究を行い、この課題の今後の発展を検討する。また、国際会議に論文を投稿し、実地参加することを期待する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19による影響で海外からの研究者招聘及び国際会議の現地参加ができなかった。
本年度の使用計画は、海外からの研究者招聘の旅費と謝金、国際・国内会議の参加費・旅費、消耗品の購入、研究補助の謝金などが予定されている。
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