研究課題
本研究では、IoTデバイス、Web上のオンライン活動等、様々なドメインから生成される多種多様な時系列ビッグデータストリームを高速学習し、要因分析・予測することにより、イベント予知や動向分析等の有用な情報提供をリアルタイムに行うための技術基盤を開発することを目的とする。研究代表者らがこれまでに開発した時系列解析技術を発展させ、既存の深層学習に基づく技術では実現できなかった高速かつ高精度の予測や、リアルタイム学習と情報出力、要因分析や結果 説明を可能とする革新的な解析技術を確立する。最終年度である本年度は、IoTビッグデータ、及び、オンライン活動データのためのリアルタイム解析に関する研究開発を行い、トップ国際会議であるWWW2023（2件）、CIKM2023（1件）の研究発表を行い、また、WWW2024への論文採録が決定した。また、また、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。
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2024 2023
すべて 雑誌論文 (11件) (うち査読あり 11件、 オープンアクセス 11件) 学会発表 (7件) (うち招待講演 4件) 産業財産権 (4件) (うち外国 2件)
The 2024 ACM Web Conference
巻: - ページ: 0
Scientific Reports
巻: 13 ページ: 21090
情報処理学会論文誌：データベース
巻: Vol.17, No.2 ページ: 0
日本データベース学会 データドリブンスタディーズ
巻: Vol.2, No.8 ページ: 0
The 2023 ACM Web Conference
10.1145/3543507.3583370
10.1145/3543507.3583458
The International Conference on Electronic Packaging Technology
ACM International Conference on Information and Knowledge Management
巻: - ページ: pp. 2895-2905
International Conference on Advanced Data Mining and Applications
巻: 3 ページ: pp. 103-117
