| 研究課題/領域番号 |
16K16056
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
天方 大地 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (40770649)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | ストリームデータ / アルゴリズム |
|---|
| 研究実績の概要 |
平成29年度は，申請書に記載した通り，ストリーム環境における集合データを扱った問題に取り組んた．まず背景として，ビデオオンデマンドサービスやソーシャルネットワークサービスの普及によって集合データへの関心が非常に高まっている．例えばビデオオンデマンドサービスでは，一人のユーザは，視聴した動画の集合として表現できる．ソーシャルネットワークサービスでは，一人のユーザは友人やフォロー・フォロワー関係にある他のユーザの集合として表現できる．この集合は，ビデオオンデマンドサービスでは動画の推薦，ソーシャルネットワークサービスでは，ソーシャルコミュニティの検出など，サービス向上に役立つアプリケーションが多く存在する．本研究は，このようなサービスでは集合がストリーム形式で更新されることに初めて注目しており，リアルタイムに推薦したり，コミュニティを検出できるアルゴリズムを設計した．設計したアルゴリズムの理論的な性能分析はもちろん，多くの実データを用いて実践的な性能を評価し，その有効性を明らかにした．現在，これらの内容を論文にまとめている．
また，時系列データに関する研究も進んでおり，1つの時系列データに頻繁に現れるパターンをリアルタイムに解析するアルゴリズムを設計した．提案アルゴリズムは，理論的に高性能であることも示すことができ，実データを用いた実験からも非常に高速に動作することを明らかにした．本内容については，国内会議および国際会議に投稿中である．
|
| 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
本研究課題で進めてきた成果が，データベース分野の最高峰の論文誌であるIEEE TKDEに採択された．また，平成28年度に取り組んだ時系列データの相関集合を抽出する研究は，情報分野の総合国内会議であるFIT 2017 第16回情報科学技術フォーラムで優秀論文賞に選ばれた．以上の点から，本研究の内容が高い質であると評価されていることが分かる．平成29年度に取り組んだ内容は，既に論文執筆に至るまで進んでおり，データベース分野の最高峰の国際会議に投稿予定である．これらにより，これまでの進捗状況は順調であると考える．
|
| 今後の研究の推進方策 |
投稿中の論文が幾つかある状況ではあるが，本研究は計画の大部分を既に達成している．そのため，関連する問題に技術を拡張するなど，これまでの研究内容をさらに発展させる．これは実践性および提案技術の普遍性を高める上で非常に重要なプロセスである．このプロセスに進むに当たり，関連する研究のさらなるサーベイに取り組む予定である．
|
