マルチメディアデータマイニングとは

マルチメディアデータマイニングとは、大量のマルチメディア情報を分析して、パターンや統計的な関係を見つけることです。 データが収集されると、コンピュータープログラムを使用してデータを分析し、意味のある接続を探します。 この情報は、政府が社会システムを改善するためによく使用されます。 マーケティングで消費者の習慣を発見するためにも使用できます。

マルチメディアデータマイニングでは、膨大な量のデータを収集する必要があります。 予測された傾向とパターンは、より小さなサンプルでは不正確になる可能性が高いため、データを分析する場合、サンプルサイズは重要です。 このデータは、ビデオ、サウンドファイル、画像など、さまざまなメディアから収集できます。 一部の専門家は、空間データとテキストをマルチメディアと見なしています。 これらのメディアの1つ以上からの情報は、データ収集の焦点です。

数値データの分析は簡単ですが、マルチメディアデータ分析には、有用な数値データに変換できる高度なコンピュータープログラムが必要です。 マルチメディアデータマイニングから収集された情報を理解できるコンピュータプログラムが多数あります。 これらのコンピュータープログラムは、明らかでない、または論理的に明らかでない関係を検索するために使用されます。

マルチメディアが情報のためにマイニングされる場合、この情報の最も一般的な用途の1つは、行動パターンまたは傾向を予測することです。 情報はクラスに分類することもできます。これにより、男性と女性、または日曜日と月曜日などの異なるグループを個別に分析できます。 データは、論理的な関係によってクラスター化またはグループ化できます。これにより、たとえば、特定のブランドに対する消費者の親和性を他のブランドよりも追跡できます。

マルチメディアデータマイニングには、今日の社会で多くの用途があります。 この例は、交通流を分析するための交通カメラ映像の使用です。 この情報は、新しい道路の計画、既存の道路の拡張、または交通の迂回に使用できます。 政府機関や都市計画者は、この情報を使用して、交通の流れをよりスムーズかつ迅速に支援できます。

データマイニングという用語は比較的新しいものですが、マイニングデータの実践は古くから行われています。 たとえば、食料品店では、データマイニングを使用して、レジスタからデータを収集して消費者の行動を追跡してきました。 販売情報に関連する数値データをコンピュータープログラムで使用して、人々が何を購入していて、特定の製品をいつ購入する可能性があるかを知ることができます。 この情報は、特定の製品を配置する場所と特定の製品をいつ販売するかを決定するためによく使用されます。