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2014 Fiscal Year Annual Research Report

高度な情報処理を支える大規模テンソル分解の開発

Research Project

Project/Area Number 25880028
Research InstitutionNational Institute of Informatics

Principal Investigator

林 浩平  国立情報学研究所, ビッグデータ数理国際研究センター, 特任助教 (30705059)

Project Period (FY) 2013-08-30 – 2015-03-31
Keywordsテンソル分解 / 確率勾配法 / 関係データ解析 / ソーシャルネットワーク解析 / トピックモデル
Outline of Annual Research Achievements

25年度にて開発した高速テンソル分解アルゴリズムを拡張し,非負性を制約とした行列分解である非負行列分解を解くストリーミングアルゴリズムを導出した.この手法に関してはソーシャルネットワークサービスの一種であるTwitterのデータを用いてその性能を評価した.結果,提案した枠組みを用いることで理論上は日本全体のTwitterの投稿を汎用PC1台でリアルタイム処理できる性能を持つことを示した.さらに,分解した因子行列に対して確率的解釈が可能であり,さらにべき則に従うことを発見した.この統計的性質をもとに,Twitter上のスパム(自動投稿や広告投稿など多くのユーザにとって興味のない投稿)を自動判別しフィルタリングできる機構も併せて開発した.
非負行列分解により,高次関係性の解析や隠れ変数モデルが,従来では解けなかった超大規模データに適用可能となった.開発した手法に関しては自然言語処理の応用にてその性能を評価し,実際に1500万個の文章からなるデータを汎用PC1台において数時間で処理可能であることを確認した.この性能は既存の研究を大きく凌駕するものであり,今後この提案技術を用いて,いままでは扱うことのできなかった,例えばスマートシティ構想など実世界に配備されたセンサ群とコンピュータ上の仮想空間を結びつける,いわゆるサイバーフィジカルシステムのような超大規模データに対しても利用することが可能となりうる.

Research Progress Status

26年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

26年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (1 results)

All 2015

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Acknowledgement Compliant: 1 results)

  • [Journal Article] Real-time Top-R Topic Detection on Twitter with Topic Hijack Filtering2015

    • Author(s)
      Kohei Hayashi, Takanori Maehara, Masashi Toyoda, Ken-ichi Kawarabayashi
    • Journal Title

      ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining 2015

      Volume: - Pages: 印刷中

    • Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant

URL: 

Published: 2016-06-01  

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