Smart analytics for online social activities

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17H04681
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Multimedia database
• Research Institution: Osaka University (2019-2020); Kumamoto University (2017-2018)
• Principal Investigator: Matsubara Yasuko 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00721739)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• 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

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.

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

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。