リッチメディアアーカイブのためのメタデータ特性に基づく暗示的関係の発見とその応用

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(1)付与者特性に基づくメタデータ間の関係抽出方式投稿映像サイトや,講義コンテンツアーカイブといったリッチメディアアーカイブの蓄積したデータをもとに,メタデータ間の関係モデルをメタデータの付与者特性に基づき構築し,リッチメディアアーカイブ中のコンテンツに対し,関係を自動的に検出するアルゴリズムを開発した、このなかで,投稿映像コンテンツにおいては,映像に対して視聴者が付けたコメントを利用者付与メタデータとして分析を行い,シーン検索を行うアプリケーションを作成し評価した.一方,講義コンテンツに関しては,教科書に対する下線付与とった利用者付与メタデータと,参考書のような参照情報との対応付けから,利用者の学習パターンを判定し,適切な問題文を関係づける技術の開発を行った.(2)メタデータ間の関係に基づく利用者行動を用いた暗示的な注目メタデータの発見方式リッチメディアコンテンツに対する利用者の検索,視聴・閲覧行動を蓄積し,視聴者行動と(1)で開発した関係モデルを用いて注目度の抽出モデルを構築した.リッチメディアとして,講義コンテンツや地図コンテンツを用いて研究を行った.講義コンテンツにおいては,スライドの閲覧行動をモデル化し,閲覧行動とスライド間の関係を用いてユーザが暗示的に注目しているキーワードを自動的に抽出する事でスライド検索をするプロトタイプを作成し,実データを用いて評価した,地図コンテンツにおいては,ユーザの地図および周辺検索行動をモデル化し,ユーザが暗示的に注目している地理的な特徴や店舗のカテゴリを推定し情報推薦する手法を構築し評価した.さらに地図の作成意図を判定する事で,地図中における暗示的な注目オブジェクトを判定し,そのオブジェクトの空間的整合性や説明文との整合性によるコンテンツの信悪性を分析するシステムを開発し評価した.