Smart analytics for complex time-stamped data streams

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H03446
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: Matsubara Yasuko 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00721739)
• 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)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: データマイニング / 時系列ビッグデータ / 特徴自動抽出 / 要因分析 / 将来予測

Outline of Final Research Achievements

In this study, we developed fundamental technologies for real-time mining of complex time-series data.
The research results have been presented in many papers at top international conferences in the field of data mining (KDD'22, CIKM'22, WWW'23 (2 papers), CIKM'23, WWW'24, KD'24 (2 papers), etc.).
We have also received MEXT The Young Scientists’ Award and MEXT Awards for Science and Technology (Research Category) and more.

Free Research Field

データマイニング

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で開発したビッグデータ解析技術は、産業、環境、医療等の様々な分野において適用可能である。また、本研究の推進により、Society 5.0時代の安心・安全・信頼を支える基盤ソフトウェア技術への貢献も期待できる。本研究成果を発展させることで、今後は様々な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、医療、ヘルスケア等の幅広い分野のためのAI技術に関する研究開発を行うことが可能となる。