| 研究課題/領域番号 |
15H02701
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
宮崎 純 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (40293394)
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| 研究分担者 |
波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (80314532)
中村 匡秀 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (30324859)
欅 惇志 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (00733958)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2017年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2016年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2015年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | 情報検索 / コピュラ / 情報推薦 / スコア統合 / Copula / 情報システム / Top-kアルゴリズム / スコアリング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、コピュラを情報検索や情報推薦分野へ適用し、複数の指標間の複雑な因果関係を捉え、検索や推薦結果が説明可能かつ高精度な情報検索、情報推薦システムの構成方法を示した。
具体的には、複数のコピュラ関数を線形結合した混合コピュラモデルを応用し、良い混合コピュラを構成するために密度ベースクラスタリングを利用することで、検索ならびに推薦の高精度化が可能であることを示した。また、非線形や非単調なスコア関数でも、検索結果の上位k件を効率良く計算可能なアルゴリズムを開発した。情報推薦についても、各特徴パラメタを統計的な手法により前処理し、コピュラにより高精度の推薦が可能であることを示した。
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