2015 Fiscal Year Research-status Report
大規模ソーシャル画像データを用いた動向情報の時空間分析に関する研究
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26330139
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
田村 慶一 広島市立大学, 情報科学研究科, 准教授 (80347616)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ビッグデータ分析 / 時空間データマイニング / 動向分析 / ソーシャル画像データ / 並列処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，ソーシャルメディア上で投稿される画像データをソーシャル画像データと呼び，ソーシャル画像データを用いた動向情報の時空間分析を可能とするための新しい時空間データマイニング技術の確立を目指す．動向情報の時空間分析を行う場合，「何が，いつどこで発生し，どのように変化しているか」を分析可能にするための基盤技術が不可欠である．具体的には研究期間内に，（A）ソーシャル画像データの時空間データモデル化，（B）内容ベースの時空間クラスタリング手法，（C）時空間バースト検出手法，（D）大規模ソーシャル画像データの効率的な管理法とその並列処理，（E）時空間上における動向情報の可視化，の五つの研究課題に取り組む．これらの課題を解決することで，ソーシャル画像データを対象とした動向情報の時空間分析のための時空間データマイニング技術の確立を行う．また，ソーシャルメディアサイト上で収集した大規模データを用いて評価を行い，実際の動向分析システムのプロトタイプを作成する．
平成27年度は，（C）時空間バースト検出手法，（D）大規模ソーシャル画像データの効率的な管理法とその並列処理に取り組んだ．具体的な内容を次に示す．
（1）時空間バースト検出手法：動向情報の時空間上における変化を分析可能とするために，時空間上でのバースト検出手法を応用し，動向情報が各地域でどのように変化しているかを検出可能する新しいバースト検出手法を開発した．
（2）大規模ソーシャル画像データの効率的な管理法とその並列処理：時空間情報による索引付けと特徴量空間による索引付けを組み合わせた新しい索引構造を作成した．また，大規模データに対する空間クラスタリング手法の並列化手法を大規模データを用いて評価し，既存の並列化手法と比較して高速に処理が行えることを確認できた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成26年度～平成27年度で実施する内容が終了しており，研究成果は学術論文誌と国際会議において発表を行うことができている．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成28年度は，これまでの成果をふまえ，（E）時空間上における動向情報の可視化に取り組む．可視化については，時空間的な変化をする動向情報を画像データを含めて可視化する効率的な方法とユーザインタフェースの検討を行い，観光情報や災害時動向分析をアプリケーションの具体的な例としてプロトタイプを作成し，総合評価と手法の改良を行っていく．また，総合的な評価と改良を行い，各手法の完成度を上げていく．また，ソーシャル画像データの分析手法として，深層学習も検討し，手法の改良を行っていく予定である．総合評価では大規模なデータを利用し，システムのスケーラビリティを評価する．研究成果については，ホームページなどで公開するとともに，国内外の会議や論文雑誌に積極的に投稿して発表を行う．
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| Causes of Carryover |
国際論文誌の投稿料が想定よりも価格が低かったことと，所属機関保有の機器を使用して評価実験を行うことができたため，次年度使用額が生じた．ただし，投稿中の国際会議が２件あり，旅費と参加費の一部とするために，次年度に使用することとした．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
次年度使用額は投稿中の国際会議2件の旅費と参加費の一部とする予定である．また，所属機関保有の機器ではディスク容量が不足しているのでディスクを増設し，総合評価を行えるようにする計画である．
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