| 研究課題/領域番号 |
26240013
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
西尾 章治郎 大阪大学, その他部局等, 総長 (50135539)
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| 研究分担者 |
原 隆浩 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (20294043)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | ビッグデータ分析・活用 / 参加型センシング / ソーシャルメディア / マイクロブログ / センサデータ収集・解析 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では、スマートフォンなどモバイル端末の利用履歴やセンサデータおよびTwitterを始めとするマイクロブログなど「人」が生成する情報を有効活用して、新たなサービスを創出するための、データ収集・解析・管理・共有技術の研究開発を行う。平成29年度は、以下のように研究を推進した。
（1）「センサデータの収集・解析・管理のための基盤技術」として、前年度までの研究内容をさらに発展させて、複数の情報源から発生する大規模データに対して多様な検索を実行する機構について研究開発を行った。特に、複数のストリームデータからの特徴パターン検出や、Top-k検索の連続問合せ（モニタリング）や分散処理など、高度な検索について有効な手法を考案した。
（2）「マイクロブログデータの収集・解析・管理のための基盤技術」として、ノイズの多い短文に含まれる複合語の重要性を正確に見積もるための高速なアルゴリズムを考案し、いくつかの応用に適用した。さらに、マイクロブログデータからユーザのライフイベント（結婚、出産、就職など）を予測する機構について研究開発を行った。また、マイクロブログデータの解析結果と手順を共有するためのプラットフォームについて研究開発を進めた。
（3）「ユーザの行動履歴データの収集・解析・管理のための基盤技術」として、ユーザの高レベルなコンテキスト（体調・気分、誰といるか、忙しいかなど）とアプリケーション利用の履歴から、次に利用するアプリケーションを予測する機構について研究開発を進めた。
これらの結果は、データベース分野で世界最高峰の論文誌であるIEEE TKDEに2編の論文が採択され、自然言語処理の分野で最高峰の国際会議にも論文が採択されるなど、非常に大きな成果を達成している。平成29年度の全体としては、本章筆2編、論文誌7編、国際会議発表6件において成果を公表済もしくは公表予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
全般として、研究開発は順調に進んでいる。今年度の計画範囲の内容は全て達成済みであり、さらに課題（1）（センサデータの収集・解析・管理のための基盤技術）については、当初の計画以上に進展し、様々な高度な検索技術の技術開発などにも着手することができた。論文誌や国際会議での研究成果の公表は、想定していたよりも質・量ともに上回っており、特に、データベースやビッグデータの分野で世界的に最も権威のある論文誌や国際会議に複数の論文が採択されたのは、計画以上の顕著な成果である。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究課題の最終年度である平成30年度度は、平成29年度までに実施した、(1) センサデータの収集・解析・管理のための基盤技術の構築、(2) マイクロブログ・ソーシャルメディアデータの収集・解析・管理のための基盤技術の構築、(3) ユーザの行動履歴データの収集・解析・管理のための基盤技術の構築の三つの課題を、さらに発展させ本研究の取りまとめを行う。
まず、課題(1)については、平成29年度までに考案した手法の拡張および、より高度な検索技術の実現や、時系列データ（ストリーム）を対象とした新たな技術の開発を行う。特にストリームデータからの特徴抽出のための高度なアルゴリズムの開発などに注力する。考案した手法は、人工データや実データを用いた詳細な評価実験により、有効性を検証する。
課題(2)については、平成29年度までの考案手法を発展させ、マイクロブログデータから個人のライフイベント等を抽出する技術について、より高度化した手法を開発する。さらに、マイクロブログデータの解析結果を社会センサデータ（「人」センサデータ）として共有するための基盤技術についても、語の曖昧性解消や重要語判定などに取り組む。マイクロブログデータの解析結果および手法を共有するためのプラットフォームについても、実用上必要となる様々な機構について研究開発を行う。
課題(3)については、ユーザの高度なコンテキスト情報とアプリケーション利用の関係性の分析について、前年度までの研究成果を有効利用し、次に使用するアプリケーションを推測する技術などの開発を進める。
最終的に、これらの研究成果を統合し、実データを用いた評価実験や実測・運用評価実験を行い、本研究をとりまとめる。
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