2021 Fiscal Year Annual Research Report
時系列ビッグデータストリームの複合モデリングに関する研究
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21H03446
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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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
櫻井 保志 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (30466411)
田島 敬史 京都大学, 情報学研究科, 教授 (60283876)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | データマイニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、IoTデバイス、Web上のオンライン活動等、様々なドメインから生成される多種多様な時系列ビッグデータストリームを高速学習し、要因分析・予測することにより、イベント予知や動向分析等の有用な情報提供をリアルタイムに行うための技術基盤を開発することを目的とする。研究代表者らがこれまでに開発した時系列解析技術を発展させ、既存の深層学習に基づく技術では実現できなかった高速かつ高精度の予測や、リアルタイム学習と情報出力、要因分析や結果説明を可能とする革新的な解析技術を確立する。
本年度では主に、多属性イベントデータの特徴自動抽出と動的時空間モデリング技術の開発について実施し、査読付論文誌等での発表を行うとともに、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、さまざまな多属性イベントデータに対し複雑な動的パターンを表現するための動的時空間モデリング技術を開発し、それらの成果に基づき、国内外において研究発表を行った。
研究論文に関しては、査読付論文誌等での発表を行い、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多属性イベントデータの特徴自動抽出と動的時空間モデリング技術は、さまざまな多属性時系列データストリームに対し、複雑な動的パターンを高精度かつ高速に表現することができる。 今後は本研究成果をさらに発展させ、時系列ビッグデータストリームの複合モデリング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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