| 研究実績の概要 |
本研究では、ウェブ上に大量に存在するストーリ性を有するメディアコンテンツ群（動画像，音楽，電子書籍）、および、それらコンテンツの利用者による閲覧履歴・検索履歴を対象とし、コンテンツのストーリの変化に沿ったコンテクストの自動抽出により、ストーリの意味的・感性的関連性に応じたコンテクスト計量処理を伴う情報推薦・情報可視化システム基盤を構築している。研究代表者は、平成25年度において実施した研究項目(A)、(B)、(C)、平成26年度において実施した研究項目(D)、(E)に続き、(F)の研究項目、及び、(実証実験2)、(実証実験3)を実施した。（F）ストーリに応じたクエリ自動推薦技術の開発では、印象コンテンツ特徴量を用いたリコメンデーションエンジンの設計、印象コンテンツ特徴量を用いたリコメンデーションエンジンの実装を行った。（実証実験2）として、合計1,000メガバイト以上の動画像を対象として，色彩印象分析を行い，それら動画像のストーリ変化に応じた色彩印象分析・推薦を，実時間処理可能であることを確認した。（実証実験3）として、ストーリ指向メディア分析・推薦・可視化システムの国際的共同研究環境を実現するため、構築したシステムをオープンソース・ソフトウェアとして公開した。国際的に広く普及したオープンソース開発支援サイトである、github上に公開している（https://github.com/shuichi/MediaMatrix）。
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