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2023 年度 研究成果報告書

マルチモーダルデータ統合技術の深化によるグラフクラスタリングの実現と検索への応用

研究課題

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研究課題/領域番号 21K17861
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
研究機関長岡技術科学大学

研究代表者

原川 良介  長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (20787022)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワードマルチモーダル解析 / クラスタリング / グラフ理論 / 複雑ネットワーク / 情報検索
研究成果の概要

本研究では,ユーザが望む情報を検索可能とするために,欠損モダリティに対処できるマルチモーダルデータ統合技術を構築し,グラフクラスタリングを高精度化することを目的とした.「欠損モダリティ補間を備えた潜在特徴抽出とグラフクラスタリングの同時最適化技術の構築」,「信頼度推定を導入したグラフクラスタリング技術の構築」および「グラフクラスタリングの検索への応用」のそれぞれについて技術構築に成功し,当初目的を達成した.

自由記述の分野

マルチメディアデータ解析

研究成果の学術的意義や社会的意義

ソーシャルネットワーキングサービス上の映像やタグ付き画像等のマルチモーダルデータが増加し続けている.蓄積されたビッグデータは,ウェブ情報学や計算社会科学などの様々な領域において活用されている.しかしながら,情報検索を行うユーザに視点に立つと,自らが望む情報を検索することが困難な情報洪水と呼ばれる問題を引き起こしている.本研究では,情報洪水問題の解決に資する基盤技術の構築に成功した.

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公開日: 2025-01-30  

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