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本研究は、ビッグデータ分析プラットフォームと、ビッグデータ分析アルゴリズムの二つの研究の柱を同時に進める事で、相補的な効果を得る計画である。この方針に基づき研究期間内において5件の雑誌論文および40件の学会発表を行った。
研究成果の具体的な一例としては、時空間データベースから、エンティティが高密度に集約しているところをクラスタとして抽出するアルゴリズムを提案した。このような用途では、従来は古典的なアルゴリズムであるDBSCANを用いて行っていたが、本研究ではソーシャルビックデータに最適化する事で、DBSCANの性能を大幅に超える、高速なアルゴリズムの開発に成功した。
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