研究課題/領域番号 |
16K12430
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研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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配分区分 | 基金 |
研究分野 |
マルチメディア・データベース
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研究機関 | 熊本大学 |
研究代表者 |
櫻井 保志 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (30466411)
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研究分担者 |
田島 敬史 京都大学, 情報学研究科, 教授 (60283876)
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研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | オンラインアクティビティ / Webマイニング / 将来予測 / Web情報解析 / 非線形テンソル解析 / ビッグデータ / 要因分析 / テンソル解析 |
研究成果の概要 |
本研究では、シーケンス間の複雑な関係性やダイナミクスを捉える新たなモデルとオンラインアクティビティのための高速解析手法を開発することを目的とする。多種多様なオンラインアクティビティのデータを解析するため、本プロジェクトでは3つの技術、非線形テンソル解析、データストリーム予測、リアルタイム要因分析を開発した。研究成果として、非線形テンソル解析技術はWeb分野におけるトップ国際会議であるWWW2016に採択され、またデータストリーム予測とリアルタイム要因分析技術はデータマイニング分野におけるトップ国際会議であるKDD2016とKDD2019に採択され、いずれの技術も国際的に高い評価を受けている。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年のIT技術の急速な発展により、Web空間ではデータ量が飛躍的に増大し、そして現在FacebookやTwitterなどの巨大なソーシャルネットワーク上では、日々大量の情報が高速に流通している。そして、これらの情報の流れは刻々と変化している。このようなWeb情報の時間発展の解析は、特定のビジネスのみならず、社会経済の活性化、環境、防災やエネルギーなど、重要な社会問題を解決するための効果的なアプローチとして期待されている。このような背景の中で本プロジェクトでは、オンラインアクティビティのための高速解析技術を開発した。
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