| 研究課題/領域番号 |
16K16056
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
天方 大地 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (40770649)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | ストリーミングデータ / データモニタリング / データ構造 / アルゴリズム / 多次元ストリーム時系列データ / ストリームデータ / データベース / ストリーム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ストリーミングデータにおいて有用なデータ（知識）をモニタリングする問題に取り組んだ．特に，各データが要素の集合として表される集合データに着目した．取り組んだメインの問題は大きく以下の2つである．1つは複数（大量）のストリームデータで共起しているものをストリーム数でランキングし，その上位をモニタリングする問題，もう一方は，各データの最も類似している他のk個のデータをモニタリングする問題である．これらの問題に対して厳密解をリアルタイムにモニタリングするアルゴリズムを開発し，データベース分野の最難関国際論文誌（IEEE TKDE）および最難関国際会議（IEEE ICDE）に採録された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，多くのアプリケーションに活用できる問題に着目し，大量のデータに対応できるための効率的なアルゴリズムを開発した．本研究で開発したアルゴリズムは，新たなデータ構造を利用しているものであり，特定の問題に対して効果的に動作するデータ構造の開発は本研究分野における学術的価値が非常に高い．また，実サービスが本研究で提案したアルゴリズムを利用することにより，解析に利用できるデータを10倍以上増やすことができる（既存技術よりも10倍以上高速である）．大量のデータを利用することにより有用な知識が得られることは既に広く知られており，本研究成果の社会的価値も高いことがわかる．
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