ストリームデータからの弱ラベル情報を用いる異常・例外パターンマイニング

2020 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 18H03290
• 研究機関: 九州大学
• 研究代表者: 鈴木 英之進 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (10251638)
• 研究分担者: 安藤 晋 東京理科大学, 経営学部ビジネスエコノミクス学科, 准教授 (70401685)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2021-03-31
• キーワード: 異常・例外発見 / ストリームデータマイニング / 弱ラベル学習 / イメージキャプショニング / ファスト＆スロー思考

研究実績の概要

昨年度いったん完成した，弱ラベル情報を活用して少数だが価値が高い異常・例外パターンを高速・大規模・動的なデータストリームから発見するための理論と発見手法を，ファスト＆スロー型発見手法に発展・洗練して実験によりその有効性を確認した．この手法はファスト思考として，訓練時に得たクラスタ素に基づき単純な異常を高速に検知でき，前手法よりもより高速なデータストリームに対処できる．この思考は，ヒトが印象に基づいて高速かつ低労力で情報を処理する過程に相当する．さらにスロー思考として，疑わしい異常が検知された際の過去データの振り返り機能と，前述した異常の組み合わせとして表される複雑な異常を検知する機能を実現し，異常・例外検知性能を向上した．この思考は，ヒトが熟慮に基づいて過去の経験を振り返ったり，労力をかけて思考して複雑な問題を解決する過程に相当する．ファスト＆スロー型発見手法により，自律移動ロボットが観測する画像ストリームの場合，訓練時にはまったくあるいはほとんど観測されなかった組み合わせ異常も検出・発見できることが可能となった．この成果はVISAPP国際会議において論文発表した．
その他，動的テキストストリーム用の統計的機械学習に基づく異常・例外性発見，ニューラル協調フィルタリング，偏分布なシーケンス分類学習，視覚プライバシーを保護するシーン分類学習などについても成果を挙げ，すべて国際会議あるいは国内ジャーナルで発表した．

現在までの達成度 (段落)

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] Topic Modeling for Sequential Documents Based on Hybrid Inter-Document Topic Dependency (2021)
  • 著者名/発表者名: Wenbo Li, Tetsu Matsukawa, Hiroto Saigo, Einoshin Suzuki
  • 雑誌名: Journal of Intelligent Information Systems 巻: 1 ページ: (accepted)
  • DOI: 10.1007/s10844-020-00635-4
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Adaptive and Hybrid Context-Aware Fine-Grained Word Sense Disambiguation in Topic Modeling based Document Representation (2021)
  • 著者名/発表者名: Wenbo Li, Einoshin Suzuki
  • 雑誌名: Information Processing & Management 巻: 58 ページ: Article 102592
  • DOI: 10.1016/j.ipm.2021.102592
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] ハイブリッド推薦のためのニューラル協調フィルタリングと変分オートエンコーダの同時最適化 (2021)
  • 著者名/発表者名: 園田亮介，鈴木英之進
  • 雑誌名: 電子情報通信学会和文論文誌(D) 巻: J104-D ページ: 119-129
  • DOI: 10.14923/transinfj.2020JDP7017
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Detecting Anomalies from Human Activities by an Autonomous Mobile Robot Based on "Fast and Slow" Thinking (2021)
  • 著者名/発表者名: Muhammad Fikko Fadjrimiratno, Yusuke Hatae, Tetsu Matsukawa, Einoshin Suzuki
  • 雑誌名: Proc. Sixteenth International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2021), Vol. 5: VISAPP 巻: 5 ページ: 943-953
  • DOI: 10.5220/001031350943095
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Hybrid Context-Aware Word Sense Disambiguation in Topic Modeling based Document Representation (2020)
  • 著者名/発表者名: Wenbo Li, Einoshin Suzuki
  • 雑誌名: Proc. 2020 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2020) 巻: 1 ページ: 332-341
  • DOI: 10.1109/ICDM50108.2020.00042
  • 査読あり / オープンアクセス
• [学会発表] Detecting Anomalies from Human Activities by an Autonomous Mobile Robot Based on "Fast and Slow" Thinking (2021)
  • 著者名/発表者名: Muhammad Fikko Fadjrimiratno
  • 学会等名: Sixteenth International Conference on Computer Vision Theory and Applications (VISAPP 2021)
  • 国際学会
• [学会発表] Adversarial Minority-Class Re-Sampling for Imbalanced Sequence Classification (2021)
  • 著者名/発表者名: Shin Ando
  • 学会等名: Tenth International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2021)
  • 国際学会
• [学会発表] Visually-Private Scene Classification with Agent-collected Weak-labels (2021)
  • 著者名/発表者名: Shin Ando
  • 学会等名: Thirteenth International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2021)
  • 国際学会
• [学会発表] Hybrid Context-Aware Word Sense Disambiguation in Topic Modeling based Document Representation (2020)
  • 著者名/発表者名: Wenbo Li
  • 学会等名: 2020 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2020)
  • 国際学会
• [備考] ストリームデータからの弱ラベル情報を用いる異常・例外パターンマイニング
  • URL: http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~suzuki/kaken1820-j.html
• [備考] Anomoulous/Exceptional Pattern Mining
  • URL: http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~suzuki/kaken1820.html