| 研究課題/領域番号 |
18K18108
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
久保 孝富 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特任准教授 (20631550)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 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 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 時系列分節化 / 相互作用 / ノンパラメトリックベイズ法 / 階層構造 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，時間的に変化する未知の相互作用のパターンを複数の時系列データセットから自動検出し，かつ相互作用の定量的評価を可能とする手法の開発を目指した．ベータ過程自己回帰隠れマルコフモデルなどで基礎的なパターンを抽出し，その基礎的なパターンの組み合わせからなるより複雑なパターンをベイズ階層言語モデルなどで捉えることで，上述の手法を実現した．環境統制が困難な状況下で計測された時系列データに対しても相互作用パターンを抽出できるため，広く応用可能な手法であると言える．本内容は国際会議で発表を行い（Briones et al., 2018），国際論文誌にも投稿済みで，現在査読中の状況である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，時間的に変化する未知の相互作用のパターンを複数の時系列データセットから自動検出し，かつ相互作用の定量的評価を可能とする手法の開発を行った．環境統制が困難な状況下で計測された時系列データに対しても相互作用パターンを抽出できるため，広く応用可能な手法であると言える．人と人の関わりをはじめ，動物間・非生物間までも含め，対象を問わずに相互作用分析への応用が可能である．幅広く，様々な科学的分析での応用が期待される．
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