| 研究概要 |
研究全体の目的は, 画像、文書などのマルチメディアデータの効率的な類似検索方法を開発することである。より具体的には、メトリック空間での有力な類似検索技法として知られているBustosらのピボットによる類似検索方法を土台として効率的な類似検索方法を開発することである。これに関して平成25年度は以下の成果を得た。
1.昨年度に提案した頑健線形射影法に関しては、ピボット選択の高速化を実現した。2.ピボットをオブジェクト集合の中から選択するのではなく、オブジェクト空間の中から選択するピボット選択法（一般化ピボット計算法）に関して、マンハッタン距離定義に基づく一般化ピボットの計算方法を提案した。提案方法は、従来方法よりも類似検索性能およびピボット集合選択性能の点で優れていることを確認した。3. 実験対象データの性質を効率的に解析可能とすることを目的として，ネットワーク内のコミュニティの抽出方法と，ネットワークの可視化法を開発した。
研究期間全体を通して以下の成果を得た。
1.ピボット選択法として、(1) Bustos法でのピボット集合要素の交換方法を改良したピボット選択法、(2)マンハッタン距離に基づく一般化ピボット法を提案し、２方法とも従来方法に比べて優れた類似検索性能を有することを確認した。2.２つの提案方法に関して、それぞれ、遅延評価技法の導入、高次元空間データの射影後値をソートした順序リストを利用する工夫、によってピボット集合選択の高速化法を提案し、２方法とも従来方法に比べて高速にピボット集合を選択可能であることを確認した。3. 実験対象データの性質を効率的に解析可能とすることを目的として，ネットワーク内のコミュニティの抽出方法とともに，ネットワークの可視化法を複数開発した。
従来方法に比べて、高速にピボットを選択可能で、かつ類似検索性能の優れている方法を提案することができたことは意義の大きい成果である。
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