| 研究実績の概要 |
動物は時々やってくる匂い情報を頼りに匂い源に到達できる。例えば、オスのカイコガはフェロモンの匂いを頼りにメス (フェロモン源) まで効率的に到達できることが知られている。このような高度な探索行動を実現するアルゴリズムを提案できれば、情報学と生物学に同時に貢献できるだろう。本研究課題では、探索者 (昆虫) が時々流れてくるフェロモンを頼りにフェロモン源を探索する問題を考える。この問題は簡単に見えるが、フェロモンの拡散領域から外れると目標に到達できなくなる。早く確実に目標にたどり着くためには高度なアルゴリズムを必要とする。
平成28年度は本探索課題を考察するための理論およびシミュレーション基盤の整備を進めた。フェロモン飛散のモデルとして、ランダムウォークモデルを仮定し、シミュレーションを行うことにより，探索者の行動戦略の違いが探索にかかる時間へ与える影響を調べた。また、ベイズ統計学や強化学習を用いたモデルのシミュレーションを行うことにより、最適な行動戦略を導くアルゴリズムについての研究を進めた。
本課題で用いるベイズ統計学を社会データマイニングへ応用する研究を進めた。この研究成果は、Web情報学におけるトップカンファレンスである ICWSM 2016, WWW 2017において発表を行った。開発した技術は、社会における情報拡散のメカニズムを理解する上で重要であるだけでなく、魅力的なWebコンテンツの開発や効率的なマーケティングに応用されることが期待される。
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