Realtime Data Mining for Online Activities

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16K12430
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Multimedia database
• Research Institution: Kumamoto University
• Principal Investigator: Yasushi Sakurai 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (30466411)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 田島 敬史 京都大学, 情報学研究科, 教授 (60283876)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: オンラインアクティビティ / Webマイニング / 将来予測

Outline of Final Research Achievements

The goal of this research project is the development of mining and forecasting technologies for big data of Web information. Specifically, our algorithms (namely, non-linear tensor analysis, data stream forecasting, and realtime causality mining) handle a wide variety of big data, and capture the latent interaction between social events, and forecast future social activities.

Free Research Field

マルチメディア・データベース

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

近年のIT技術の急速な発展により、Web空間ではデータ量が飛躍的に増大し、そして現在FacebookやTwitterなどの巨大なソーシャルネットワーク上では、日々大量の情報が高速に流通している。そして、これらの情報の流れは刻々と変化している。このようなWeb情報の時間発展の解析は、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されている。このような背景の中で本プロジェクトでは、オンラインアクティビティのための高速解析技術を開発した。