| 研究課題/領域番号 |
26730060
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
|
|---|
| 研究機関 | 熊本大学 |
|---|
研究代表者 |
松原 靖子 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 助教 (00721739)
|
|---|
| 研究協力者 |
櫻井 保志 熊本大学, 先端科学研究部, 教授 (30466411)
Christos Faloutsos Carnegie Mellon University, Dept. of Computer Science, Professor
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2014年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
|
|---|
| キーワード | ソーシャルネットワーク / 非線形解析 / 特徴自動抽出 / テンソルデータ / 将来予測 / 大規模時系列データ / 非線形モデル |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では，これらの多種多様な大規模時系列グラフビッグデータを対象とし，様々な現象，活動の時間的変遷とグラフ構造との関連性の発見，モデル化を行なうと同時に，将来の活動の予測を効果的，効率的に行なうことにより，様々な場面で利用可能な解析技術の研究開発に取り組んだ．具体的には，センサネットワーク，伝染病の拡散過程，ソーシャルネットワーク上のユーザ活動パターンを始めとする，高度な構造を持つ様々な時系列ビッグデータを対象とし，その特徴やダイナミクスをモデル化，予測するための基盤技術を開発した．
|
