| 研究課題/領域番号 |
23300039
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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, 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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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | 統計モデリング / 混合メンバシップモデル / トピックモデル / 統計的ネットワークモデル / 潜在変数モデル / ギブスサンプリング / パーティクルフィルタ |
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| 研究成果の概要 |
本課題では、内部構造や外部構造を持つテキストデータとネットワークデータに対して確率的に表現された潜在構造を推定する技術を開発する。ここでいう内部構造とは、たとえば、テキストデータにおいてトークン（単語）が属性で特徴づけられたものを指し、ネットワークデータにおいては各頂点または辺が属性で特徴づけられたものを指す。また、外部構造とは、たとえば、所与のネットワーク構造における各頂点にテキストデータ群が関連付けられた状況を指す。このような複雑な構造をもつ大規模なデータから低次元の潜在構造を推定することで、様々な実問題に利用可能な「知識」を抽出する。情報の検索、推薦、予測と、時系列解析などに応用する。
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| 自由記述の分野 |
情報学
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