研究実績の概要 |
オンライン時系列ビッグデータは、実社会における様々な分野で大量に発生している。例えば、Webサービスの代表であるGoogleの検索数は毎日30億クエリを超え、ソーシャルメディアサービスTwitterには、3億近くのアクティブユーザから5億件以上のTweetが日々生成され続けている。これらのオンライン活動データは、現実世界のニュース、季節性等を含む様々な実社会活動と連動し、リアルタイムに変化、推移している。このようなWeb情報の時間発展の解析は、特定のビジネスのみならず、社会経済の活性化、行政、環境、防災など、重要な社会問題を解決するための効果的なアプローチとして期待されている。本研究では、オンラインアクティビティのダイナミクスをリアルタイムかつ高精度に捉えるための高度な時系列解析技術、そして重要な社会現象を自動的に検出、判別し、適切な形でユーザに情報提示するための統合サービスの実装を行う。
本年度は主に、オンライン時系列ビッグデータのための基礎理論の開発を行い、トップ国際会議ACM SIGKDD2020, 要素技術の特許化等を行った。 また、本年度は、複数の共同研究を実施し、本研究の要素技術の社会実装に向けた取り組みを行なった。
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