| Project/Area Number |
22K17896
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60080:Database-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
川畑 光希 大阪大学, 産業科学研究所, 助教 (20910053)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | テンソル分解 / 時系列解析 / Graphical Lasso / データストリーム / データマイニング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、IoTデバイスやWeb上で生成される大規模時系列データストリームを高速に解析し、データを構成する重要な時系列パターンと属性間の相互作用を解釈可能な形式で抽出することで、知見獲得や要因分析を支援するための基盤技術の開発を目的とする。複数の属性や補助情報を持つ複雑なデータに対し、パターンの構成要素・依存関係が刻々と変化する様子をリアルタイムに捉えるため、汎用的な時系列モデル、および、その自動推定アルゴリズムを開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、IoTデバイスやWebオンライン活動等様々なドメインで得られるテンソルデータストリームを解析し、将来予測や分類タスクに関係する時系列パターンを自動かつ高速に抽出するアルゴリズムの開発である。本年度は、多次元時系列データから変数間のグラフ構造を推定する技術を発展させ、時系列テンソルを複数のグラフ構造を用いて表現する新たなモデルを開発した。提案手法は従来手法に比べ簡潔なグラフ構造を出力するため、高次元データに潜む変数間の関係性の解釈が容易であり、関係性の変化点を自動的に求めることができる。本研究成果は、Web分野のトップ国際会議であるWWW 2024への採録が決定し、国際的に高く評価された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は、多次元時系列データから変数間のグラフ構造を推定する技術を発展させ、時系列テンソルを複数のグラフ構造を用いて表現する新たなモデルを開発した。提案手法は従来手法に比べ簡潔なグラフ構造を出力するため、高次元データに潜む変数間の関係性の解釈が容易であり、関係性の変化点を自動的に求めることができる。本研究成果は、Web分野のトップ国際会議であるWWW 2024への採録が決定し、国際的に高く評価された。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度に開発したテンソルデータの構造化モデル、およびその推定アルゴリズムはデータを解釈しやすいパターンの集合へと効率的に分割し、異常検知や予測等に対し有用な分割数を自動的に決定することができる。実験では、センサデータを用いた故障予測タスクにおいて、故障までの時間を正確に予測するとともに、故障発生に寄与している時系列パターンの抽出に成功している。今後は提案モデルを一般化するため、異なるドメインのデータを収集し、提案モデルの有効性を評価する。
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