| 研究課題/領域番号 |
17H04681
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| 研究種目 |
若手研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 (2019-2020)
熊本大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
松原 靖子 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00721739)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
15,080千円 (直接経費: 11,600千円、間接経費: 3,480千円)
2019年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2017年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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| キーワード | 時系列ビッグデータ / 非線形モデル学習 / テンソル解析 / リアルタイム予測 / 動的要因分析 / Web情報解析 / 非線形時系列解析 / ビッグデータ / 非線形テンソル解析 / データマイニング / データベース / ビッグデータ解析 / Web / 将来予測 / 時系列データ |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、大量かつ高速に生成され続けるオンライン時系列ビッグデータストリームを対象とし、オンライン上に現れる多種多様で複雑な時系列パターンの中から、社会的に重要な情報を高速かつ自動的に抽出・発見することで、社会活動の動向をリアルタイムに分析・予測するための基盤技術を開発することを目的とする。研究成果は、データマイニング分野におけるトップ国際会議、国際雑誌であるACM TWEB, KDD2019, CIKM2019, ICDM2019, KDD2020等において採択され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 |
本研究で開発したオンライン社会活動情報の解析技術は、人々や企業の活動、そしてその関係性を把握してリアルタイムに将来予測を行うことを可能にする。この研究成果を応用することで、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できる。また、本研究成果を発展させることで、今後は社会活動情報のみならず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。
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