不均質情報のモデル化と高度利用に関する研究

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1.XMLによる不均質情報のモデル化(1)代表的なモデル化言語であるXMLでは長い要素名が使用される傾向があるため,そのまま格納・通信を行うと負荷が増大する.そこで,要素名や属性名を表すタグの総データ量に占める割合を基に,タグ名のみを圧縮する方式を提案し,実装した.(2)XMLデータの版管理は時間軸方向でのデータ削減とみなすことができる.既存のdiffとpatchを利用してXMLに特化した版管理手法を提案し,実装した.(3)実際にWeb上でXMLデータを活用する際には,トランザクション管理機能などをもつ関係データベースを利用できると都合がよい.そこでSAXを利用してXMLデータをスキーマごと関係データベースに格納する方法を提案した.2.分散協調検索災害時に安否情報を検索するため,災害によるネットワークの断線などが発生しても機能するように,P2Pネットワーク上でエージェントを利用して検索する方法を提案した.エージェントは検索履歴に基づいて効率的なクエリの伝達を行い,ネットワークの負荷を低減する.3.Webマイニング多数の利用者がWebサイトを利用することによって蓄積されたアクセス履歴を分析(Webマイニング)することにより,利用者の類型化とコンテンツへのアクセスパタンの類型化を行うアルゴリズムを提案した.類型化されたユーザとアクセスパタンを利用すると精度の高い推薦を行うことができる.4.情報視覚化のためのクラスタリング(1)検索エンジンの検索結果をより効果的にユーザに提示するために,メタ検索エンジンを利用して動的に検索結果をクラスタリングしてユーザに提示するシステムを開発した.(2)工学実験上得られた時系列データが大量である場合サポートツールが必要である.そこで時系列データを高次元空間に写像してクラスタリングし,生成されたクラスタの特徴を分かりやすく提示するツールを開発した.