| 研究課題/領域番号 |
21K12034
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 会津大学 |
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研究代表者 |
Rage Uday・Kiran 会津大学, コンピュータ理工学部, 准教授 (20874324)
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| 研究分担者 |
是津 耕司 国立研究開発法人情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所統合ビッグデータ研究センター, 研究センター長 (40415857)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | Big data / high utility patterns / spatial information / data mining / Pattern mining / Air pollution analytics |
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| 研究開始時の研究の概要 |
“Mining time series data” is one of the top-10 challenges in data mining. This research aims to tackle this challenging problem of great importance by proposing a mathematical model to uncover periodic spatial patterns in irregular spatiotemporal big data. We will deliver a mathematical model and software programs to uncover interesting patterns in spatiotemporal big data. Our deliverables will be “open-sourced” to foster R&D on data mining.
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| 研究実績の概要 |
We have developed three novel pattern mining algorithms to discover useful patterns in the air pollution data by modeling it as uncertain, fuzzy, and certain data. The discovered patterns were described in the publications.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
The work is going smoothly by collecting the data of 5+ years of air pollution data. The co-researcher from NICT helped us in speedup the task smoothly. The portion of the work carried in the previous year can be found at https://github.com/UdayLab/PAMI/blob/main/notebooks/knowledgeDiscoveryInData.ipynb
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| 今後の研究の推進方策 |
This year we plan to develop a real-world application for the air pollution data analytics. It involves developing a data warehouse and our algorithm to uncover hidden patterns in global air pollution data.
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