| 研究課題/領域番号 |
20300038
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
メディア情報学・データベース
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
江口 浩二 神戸大学, 大学院・システム情報学研究科, 准教授 (50321576)
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| 研究分担者 |
高須 淳弘 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90216648)
大川 剛直 神戸大学, 大学院・システム情報学研究科, 教授 (30223738)
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| 連携研究者 |
尾崎 知伸 大阪大学, サイバーメディアセンター, 特任講師 (40365458)
宇野 毅明 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 准教授 (00302977)
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| 研究期間 (年度) |
2008 – 2010
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| キーワード | 統計モデリング / データマイニング / トピックモデル / ネットワーク分析 / グラフマイニング |
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| 研究概要 |
本課題は、統計モデリングとデータマイニングを用いて、断片的に散在した情報コンテンツからネットワーク化知識を創出し、人間の知的活動に活用する手段の確立をめざす。この目的のもと、主に以下に示す観点から研究に取り組んだ。
(1)トピックモデルによるテキストデータからの関係構造の抽出:種々の構造を有するテキストデータから潜在構造を統計的に推定し、固有表現間の関係やデータ間の関係を抽出する問題などに適用する研究
(2)ネットワークデータに対する頂点クラスタ推定とその応用:ネットワークデータの潜在的な構造を統計的に推定し、リンク予測等の実問題に適用する研究
(3)ネットワークデータに対するパターン発見:辺または頂点に数値属性の集合が対応付けられたネットワークなどのように複雑な構造をもつデータから、特徴的なパターンを列挙するアルゴリズムに関する研究
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