研究課題
前年度の宇宙科学データの高効率処理技術の研究により得られた知見を最終年度においてはデータ対象を広範囲に広げ、手法の一般化を行った。ユーザ生成コンテンツであるソーシャルデータは、様々な原因に由来するノイズ・ゆらぎを持っている。それら不均質なデータを集約する際は、単純なジオコーディング技術を前提とする事は出来ない。これは、正しくデータを発掘し精製するという作業に他ならない。イベントの発見や盛り上がりの周期性の発見等、静的な地図情報からは得られないソーシャル性をデータは有しており、それらを具現化させる事が、ソーシャルビッグデータ処理では重要である。我々はその課題に対して、時空間上の高密度地域をクラスタリングし、そのセマンティックを抽出する手法を実現した。例えばOmoriらの手法では、 Flickrのジオタグ付き写真の2億枚のデータベースから、海岸線付近で撮影され た画像を使い、正確な海岸線の形を推測し地図上に描画するという課題に取り組み、実際の海岸線と定量比較する事により、ソーシャルデータの正確性を評価する手法を提案した。
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情報処理学会論文誌データベース（TOD）
巻: Vol.8, No.1 ページ: 1-16
日本データベース学会和文論文誌
巻: Vol.13-J, No.1 ページ: 52-57
電子情報通信学会論文誌 D
巻: Vol.J97-D, No.4 ページ: 835-844
