| 研究課題/領域番号 |
26330262
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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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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
尾崎 知伸 日本大学, 文理学部, 准教授 (40365458)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | パターンマイニング / 系列データ / データマイニング / パタンマイニング / ネットワーク分析 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ソーシャルメディアに代表されるテキストストリームやセンサーネットワーク等から得られる多次元時系列データを対象とした高度な知識獲得を実現するための基礎技術として、関連性に着目した系列データの異種多次元ネットワーク化技術及び部分類似区間対に着目した系列データの区間イベント系列化とそれに対するパターン検出技術を開発した。
また、実社会における典型的な系列データであるソーシャルメディア、商品購買行動、ニュース記事、株銘柄（株価）などを対象に、相互関連性やバースト現象の観点から分析を行った。
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