| 研究課題/領域番号 |
20K11836
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| 研究機関 | 九州産業大学 |
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研究代表者 |
成 凱 九州産業大学, 理工学部, 教授 (50368875)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 時制データベース / 時区間代数 / イベント系列分類 / 時区間解析 / 区間演算 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は時区間による時制データを対象とし、その管理利用と解析の基盤を確立することを目指している。区間データ解析の数学基礎として昨年度提案した区間代数をさらに発展させ、区間の幅(span)、ギャップ(gap)、移動(shift)、伸縮(fold)に加え、距離等も定義することで、Allenらの区間の順序関係より幅広い区間属性を扱えるようにしている。この区間代数を用いて、時区間関係を特徴量としてイベント系列の分類に適用する手法を提案し有効性を検証した。具体的には各イベント系列にイベント間の時間関係を統計的に分析し、イベント系列の特徴量としてイベント系列の分類に利用される。この研究成果はビッグデータ関連の国際会議で公表した。また、時間概念の一般化として順序を持つデータを対象に提案手法の適用も試みた。デマ検知、微生物同定、コピー文書検出、施設予約等への実装を行った。これらの成果をまとめて学会発表を複数回行った。最後に、大規模の実験データを合成するために、正規表現を拡張したデータ生成言語DGLに関する研究成果が論文誌論文として採択され本年度中に掲載された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナの影響で前年度までに出た遅れがある程度取り戻せたが、当初予定よりやや遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究期間を一年間延長させてもらったので、これを利用してこれまでの研究をさらに深め、研究成果をあげて積極的に公表していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナの影響でオンライン開催に伴う学会出張旅費の削減や、半導体不足による設備備品購入困難等の影響が主な理由である。コロナの影響が解消されつつある次年度に出張旅費、設備備品の購入に予算を使う予定である。
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