2016 Fiscal Year Annual Research Report
Mining and Forecasting of Big Time-evolving Events
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26730060
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
松原 靖子 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (00721739)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ソーシャルネットワーク / 非線形解析 / 特徴自動抽出 / テンソルデータ / 将来予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度である本年度は，去年度までに取り組んだ基盤技術に基づき，より高度かつ複雑な状況下においても高速かつ柔軟に解析・モデル学習をおこなうための技術の提案を行った．具体的には，以下の項目について研究開発を行った．
(a) ソーシャルネットワーク上のユーザ活動に基づく非線形テンソル自動解析：ソーシャルネットワーク上のユーザ活動を，グローバル，ローカルの両視点から解析する統合的なモデルを提案し，より複雑なユーザの活動パターンを非線形的に解析する手法を提案した．具体的には，去年度取り組んだ非線形テンソル解析技術を発展させ，大規模テンソルデータの中から複数の非線形パターンを完全自動で抽出，モデル化するための手法，及び，学習モデルに基づくイベントの長期予測に関するアルゴリズムを開発した．大規模なデータセットに対する評価実験を行い，提案手法が既存の最新予測手法と比較し，性能，精度ともに大幅な向上を達成したことを確認した．
(b) 大規模時系列データストリームのリアルタイム非線形解析と将来予測：より高度な問題設定として，刻々と生成され続ける大規模データストリーム状況下における解析と将来予測の手法を開発した．具体的には，センサネットワークから生成されるイベントストリームや，疫病拡散過程のストリーム，ソーシャルネットワーク上の動的活動イベントストリーム等も様々な時系列グラフデータストリーム上で，高速かつ高精度に現時点の重要なパターンを発見・モデル化する．さらに，本手法により学習したモデルに基づき長期的なイベント予測を行う手法を実装した．
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Research Products
(20 results)
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[Journal Article] 大規模疫病データのための非線形モデル解析2016
Author(s)
松原靖子， 櫻井保志, Willem G. van Panhuis, Christos Faloutsos
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Journal Title
情報処理学会論文誌:データベース(TOD)
Volume: 9
Pages: 17-31
Peer Reviewed / Int'l Joint Research / Acknowledgement Compliant
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