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2019 Fiscal Year Annual Research Report

Development of Methods for Social Information Analysis and Behavior Prediction Based on Web Information

Research Project

Project/Area Number 18H03245
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

田島 敬史  京都大学, 情報学研究科, 教授 (60283876)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 櫻井 保志  大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (30466411)
Project Period (FY) 2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords時間依存情報 / 検索結果多様化 / 情報有効期限 / 時系列ビッグデータ / リアルタイムAI技術 / 予測 / 特徴抽出
Outline of Annual Research Achievements

Webからの情報収集技術に関しては,あるキーワードに関する多様な情報をWeb上から収集する技術を開発した.あるキーワードに関連する非常に大きなトピックがある場合,そのキーワードによる通常のWeb検索では,その大きなトピックに関する情報で検索上位が占められてしまい,より小さな話題に関する情報が収集できない.そこで,小さな話題の各々に関連するフレーズを自動生成し,これらを用いたフレーズ検索を行うことにより,多様な情報を収集する技術を開発した.また,Twitterなどのソーシャルメディア上には,時間依存性が低い情報と,時間依存性が高く,ある有効期限まで有効であるような情報の双方が流れており,様々な活動の時間変化を知るためにソーシャルメディアを用いるためには,これら二種類を区別する必要がある.そこで,ソーシャルメディア上の過去のメッセージのテキストと,それに対するリツイートなどの反応の情報から,有効期限を推定するモデルを学習する手法を開発した.
時系列ビッグデータ解析の取り組みに関しては,Web情報など大規模な時系列データストリームに対し,時系列モデル間の因果関係(要因-結果関係)を捉え,事象の連鎖をモデル化し,そのモデル選択と将来予測を高速かつ完全自動で行う新技術を開発し、データマイニングの最難関トップ国際会議であるKDD2019において発表した.数ある予測手法の中で,世界最高の予測精度と計算速度を示しており,最新の深層学習と比較し最大で,約670,000倍の高速化,約10倍の高精度化(予測誤差88%減)を達成した.また,その他の研究成果として,時系列データストリームに対するリアルタイム特徴抽出技術,複数の属性をもつ複合時系列データを解析するための時系列テンソル解析技術を開発し,各々トップ国際会議であるCIKM2019とICDM2019において研究発表を行った.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

Web上,ソーシャルメディア上から,多様な事象,活動に関する時間依存情報を収集する技術を開発した.これらについては,一部を除いて論文の出版はまだだが,今後,進める予定である.また,Web情報など大規模な時系列データストリームのオンライン学習および予測手法,リアルタイム特徴自動抽出手法,時系列テンソル解析手法を考案し,技術評価を行い,これらの研究成果については,トップ国際雑誌であるKDD,CIKM,ICDMに論文が採択された.さらに国内では電子情報技術産業協会(JEITA),日本電気計測器工業会 (JEMIMA)など業界団体と交流し,産業界からのニーズのヒアリングを行いつつ,研究成果のPRを行った.

Strategy for Future Research Activity

今年度は,あるキーワードが与えられた時に,そのキーワードに関する多様な情報をWeb上から収集するための手法を開発したが,まったく新しい事象やイベントの際には,そもそも,どのようなキーワードを用いればよいかが不明ない場合がある.そこで,そのような場合に有効なキーワードを効率よく発見する手法を開発する.
時系列ビッグデータ解析の取り組みについては,上記技術を発展させ,社会現象,事件,流行など,様々な社会連鎖を表現した多数のモデルの中から,適切なモデル選択しながらリアルタイムにイベント検出/高速情報予測を行う新たな技術およびアプリケーションを開発する.

  • Research Products

    (20 results)

All 2020 2019 Other

All Journal Article (7 results) (of which Peer Reviewed: 7 results) Presentation (9 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Invited: 8 results) Remarks (2 results) Patent(Industrial Property Rights) (2 results)

  • [Journal Article] Real-time Forecasting of Non-linear Competing Online Activities2020

    • Author(s)
      Do Thinh Minh、Matsubara Yasuko、Sakurai Yasushi
    • Journal Title

      Journal of Information Processing

      Volume: 28 Pages: 333-342

    • DOI

      10.2197/ipsjjip.28.333

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 大規模時系列テンソルによる多角的イベント予測2020

    • Author(s)
      本田 崇人 , 松原 靖子 , 川畑 光希 , 櫻井 保志
    • Journal Title

      情報処理学会論文誌:データベース

      Volume: 13-1 Pages: 8-19

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Multi-aspect Mining of Complex Sensor Sequences2019

    • Author(s)
      Honda Takato、Matsubara Yasuko、Neyama Ryo、Abe Mutsumi、Sakurai Yasushi
    • Journal Title

      IEEE International Conference on Data Mining

      Volume: 2019 Pages: 299-308

    • DOI

      10.1109/ICDM.2019.00040

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Automatic Sequential Pattern Mining in Data Streams2019

    • Author(s)
      Kawabata Koki、Matsubara Yasuko、Sakurai Yasushi
    • Journal Title

      ACM International Conference on Information and Knowledge Management

      Volume: 2019 Pages: 1733-1742

    • DOI

      10.1145/3357384.3358002

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Dynamic Modeling and Forecasting of Time-evolving Data Streams2019

    • Author(s)
      Matsubara Yasuko、Sakurai Yasushi
    • Journal Title

      ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

      Volume: 2019 Pages: 458-468

    • DOI

      10.1145/3292500.3330947

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Identifying Tags Describing Image Contents2019

    • Author(s)
      Maenishi Taka、Tajima Keishi
    • Journal Title

      ACM Conference on Hypertext and Social Media

      Volume: 2019 Pages: 297-298

    • DOI

      10.1145/3342220.3344936

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Disjunctive Sets of Phrase Queries for Diverse Query Suggestion2019

    • Author(s)
      Liao Ziyang、Tajima Keishi
    • Journal Title

      IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence

      Volume: 2019 Pages: 449-455

    • DOI

      10.1145/3350546.3352566

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Invited Talk: Real-time AI technologies for Big Data: Foundations and Challenges2020

    • Author(s)
      Yasushi Sakurai
    • Organizer
      Osaka University / University of Groningen Workshop
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] 時系列ビッグデータのためのリアルタイムAI技術2020

    • Author(s)
      櫻井保志
    • Organizer
      一般社団法人日本電気計測器工業会 (JEMIMA)先端技術調査委員会技術講演会
    • Invited
  • [Presentation] IoTビッグデータのためのリアルタイムAI技術2020

    • Author(s)
      櫻井保志
    • Organizer
      プリンテッド・エレクトロニクス研究会2019年度第4回PE研究会
    • Invited
  • [Presentation] IoTデータのためのリアルタイムAI技術と製造業の高度化2020

    • Author(s)
      櫻井保志
    • Organizer
      一般社団法人 京都知恵産業創造の森スマート社会推進フォーラム
    • Invited
  • [Presentation] Twitterにおけるトピック間類似度を用いたトピック転換後の人気予測2020

    • Author(s)
      岩永雅史, 田島敬史, 山肩洋子
    • Organizer
      第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム
  • [Presentation] Real-time Forecasting of IoT Big Data: Foundations and Challenges2019

    • Author(s)
      Yasushi Sakurai
    • Organizer
      AIRC-ISIR International Symposium
    • Invited
  • [Presentation] IoTビッグデータのためのAI技術とその応用2019

    • Author(s)
      櫻井保志
    • Organizer
      電気材料技術懇談会・特別講演会
    • Invited
  • [Presentation] IoTビッグデータのリアルタイム解析とその応用2019

    • Author(s)
      櫻井保志
    • Organizer
      人工知能学会計測インフォマティクス研究会
    • Invited
  • [Presentation] IoTビッグデータのためのAI技術とその応用2019

    • Author(s)
      櫻井保志
    • Organizer
      一般社団法人電子情報技術産業協会 (JEITA)2019技術セミナー
    • Invited
  • [Remarks]

    • URL

      https://www.dl.soc.i.kyoto-u.ac.jp/publication/

  • [Remarks]

    • URL

      https://www.dm.sanken.osaka-u.ac.jp/

  • [Patent(Industrial Property Rights)] 時系列解析に基づくイベント予測装置、イベント予測方法およびプログラム2020

    • Inventor(s)
      本田 崇人, 松原 靖子, 川畑 光希, 櫻井 保志
    • Industrial Property Rights Holder
      本田 崇人, 松原 靖子, 川畑 光希, 櫻井 保志
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Industrial Property Number
      特願2020-8388
  • [Patent(Industrial Property Rights)] 予測装置、予測方法およびプログラム2019

    • Inventor(s)
      松原 靖子, 櫻井 保志
    • Industrial Property Rights Holder
      松原 靖子, 櫻井 保志
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Industrial Property Number
      特願2019-142295

URL: 

Published: 2021-12-27  

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