2017 Fiscal Year Annual Research Report
Efficient search and discovery technology for processing massive data stream in the real world
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15K12022
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
有村 博紀 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (20222763)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
トーマス ツォイクマン 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (60374609)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 情報検索 / データマイニング / ストリームデータ処理 / 大規模知識処理 / QBFソルバー / 多重性 / 文脈性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，多様で膨大な実世界時空間ストリームデータに対する高速大規模処理の基盤技術として，複雑なパターンに対する検索・計数・発見技術を中心に研究開発している．研究組織として，研究代表者の有村が高速パターン検索・発見技術の研究開発を，研究分担者のトーマス ツォイクマンが多重ストリーム処理と知識発見の理論の構築を，連携研究者のジョーダン チャールズハロルドが超高速確率計算手法の開発を担当し，相互に協力つつ研究を遂行する．とくに本研究では，アルゴリズムの高速性と低メモリ性に加えて，実世界時空間ストリーム処理の特性に対応して，適応性・文脈性・多重性をもつアルゴリズムの開発に焦点を当てて研究した．各テーマごとに，アルゴリズム開発と，理論解析，実装評価を並行して進めた．具体的には，研究期間全体では，次の５つの分担研究項目の研究を行った:
(A1) ビット並列技法を用いた超高速実世界ストリーム検索技術の研究開発（有村）計算ハードウェアに内在する並列性を利用して、ストリーム処理を準線形時間に高速化する。
(A2) 確率的手法に基づく超高速実世界ストリーム計数技術の研究開発（ジョーダン，有村）。確率的な情報処理の枠組みで、近似を許した上で高速なストリーム処理を行う。
(A3) 構造列挙手法に基づく超高速実世界ストリーム発見技術の研究開発（有村・ジョーダン）。回候補となる構造を高速にもれなく列挙する構造列挙手法をストリーム処理に拡張する。
(A4) 超高速ストリーム知識発見の理論的基盤の研究（ツォイグマン，有村）。有限オートマトンなどの計算モデルを用いて高速な多ストリーム処理の理論構築を行う。
(B1) プロトタイプシステム構築と予備評価実験．これまでに開発したアルゴリズムを実装して、高速ストリーム処理のためのライブラリを提供し、その性能を実験的に評価し、今後の開発にフィードバックする。
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