高次元・構造化データに適したリンク解析的類似度尺度の研究

2015 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 24300057
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 一部基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 奈良先端科学技術大学院大学
• 研究代表者: 新保 仁 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (90311589)
• 研究分担者: 原 一夫 国立遺伝学研究所, 生命情報研究センター, 研究員 (30467691) ; 鈴木 郁美 山形大学, 理工学研究科, 助教 (20637730)
• 研究期間 (年度): 2012-04-01 – 2016-03-31
• キーワード: リンク解析 / 高次元データ / 近傍検索 / ハブ

研究成果の概要

近年リンク解析・機械学習分野で得られた知見を基に, 自然言語をはじめとする高次元・構造化データを対象とした, 検索・事例の細分類などに適した類似度尺度の特徴付けと開発を行った. 特にハブ事例 (数多くの他の事例の近傍に出現する事例; 高次元データで出現しやすいことが知られている) が類似度尺度に与える影響に着目して調査・分析するとともに, その悪影響を軽減する方策を提案した.

自由記述の分野

知能情報学