Smart analytics for online social activities
| Project/Area Number |
17H04681
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Multimedia database
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| Research Institution | Osaka University (2019-2020)
Kumamoto University (2017-2018) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥15,080,000 (Direct Cost: ¥11,600,000、Indirect Cost: ¥3,480,000)
Fiscal Year 2019: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2018: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2017: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
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| Keywords | 時系列ビッグデータ / 非線形モデル学習 / テンソル解析 / リアルタイム予測 / 動的要因分析 / Web情報解析 / 非線形時系列解析 / ビッグデータ / 非線形テンソル解析 / データマイニング / データベース / ビッグデータ解析 / Web / 将来予測 / 時系列データ |
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| Outline of Final Research Achievements |
The objective of this project is to develop fundamental technologies for the real-time modeling and forecasting of online social activities.
Specifically, our proposed algorithms (namely, non-linear tensor analysis and real-time mining and forecasting) can handle a wide variety of big time-series data, and capture the latent interaction between social events, and forecast future social activities.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究で開発したオンライン社会活動情報の解析技術は、人々や企業の活動、そしてその関係性を把握してリアルタイムに将来予測を行うことを可能にする。この研究成果を応用することで、特定のビジネスのみならず、社会経済の活性化、環境、防災やエネルギーなど、重要な社会問題を解決するための効果的なアプローチとして期待できる。また、本研究成果を発展させることで、今後は社会活動情報のみならずIoTビッグデータ解析に適用し、製造業DXや次世代モビリティのためのAI技術に関する研究開発を行うことが可能となる。
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Report
(5 results)
Research Products
(32 results)
