2019 Fiscal Year Annual Research Report
生態系モデルに基づくオンライン社会活動分析技術の開発
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17H04681
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
松原 靖子 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00721739)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | Web情報解析 / 非線形時系列解析 / ビッグデータ / リアルタイム予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
オンライン時系列ビッグデータは、実社会における様々な分野で大量に発生している。例えば、Webサービスの代表であるGoogleの検索数は毎日30億クエリを超え、ソーシャルメディアサービスTwitterには、3億近くのアクティブユーザから5億件以上のTweetが日々生成され続けている。これらのオンライン活動データは、現実世界のニュース、季節性等を含む様々な実社会活動と連動し、リアルタイムに変化、推移している。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、行政、環境、防災など、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。本研究では、オンラインアクティビティのダイナミクスをリアルタイムかつ高精度に捉えるための高度な時系列解析技術、そして重要な社会現象を自動的に検出、判別し、適切な形でユーザに情報提示するための統合サービスの実装を行う。
本年度は主に、オンライン時系列ビッグデータのための基礎理論の開発を行い、トップ国際会議ACM SIGKDD2019, CIKM2019, ICDM2019での発表や、要素技術の特許化を行った。
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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、さまざまなオンライン時系列データストリームに対し複雑な動的パターンを柔軟に表現するための非線形動的モデル学習手法とリアルタイム予測技術を確立させ、
それらの成果に基づき、国内外において研究発表を活発に行った。
研究論文に関しては、トップ国際会議ACM SIGKDD2019, CIKM2019, ICDM2019での発表を行い、また、
社会実装に向けた取り組みとして、産学連携による技術移転に向けた取り組みと要素技術の特許化を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度において開発した非線形動的モデル学習・予測技術は、
さまざまなオンライン時系列データストリームに対しリアルタイムに複雑な動的パターンを柔軟かつ高精度にに表現、予測することができる。
今後は本研究成果をさらに発展させ、ビッグデータに基づく複合動的活動分析のための要素技術と社会実装に向けた取り組みを実施していく。
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