研究課題
一つ目の成果として，グラフストリームの時間発展を解析するためのテンソル解析技術を確立し，さらにデータストリームのためのリアルタイム予測システムを開発した．グラフデータはテンソルによって表現することができるため，まず本研究では非線形テンソル解析手法であるCompCubeを考案した．CompCubeでは，そのグラフ構造の時間発展を非線形微分方程式によってモデル学習し，予測することを可能とする．二つ目の成果として，データストリーム処理によってリアルタイムにデータを予測するシステムであるRegimeCast開発した．RegimeCastは大規模なデータストリームの中から重要な特徴や潜在的なトレンドをリアルタイムに検出し，長期的かつ継続的に将来のデータ予測を行う．RegimeCastにテンソル解析機能を実装するため，現在システムを改良し，RegimeCastとCompCubeを組み合わせ，グラフストリーム予測システムを開発中である．非線形テンソル解析技術であるCompCubeはWeb分野のトップ国際会議であるWWW2016に，リアルタイム予測技術であるRegimeCastはデータマイニング分野のトップ国際会議であるKDD2016に各々採択され，世界最高レベルの時系列データ解析技術／システムとして国際的に高く評価されている．三つ目の成果として，ソーシャルネットワークのグラフ構造の時間発展を予測するための手法として，多くのノードからリンクされるノードへ早期にリンクする傾向を持つノードを発見することで新たに追加されたノードに今後どのようなリンクが張られるかを予想する手法を開発した．この手法は，昨年度開発した，リンクの伝播を媒介する働きを持つノードを発見することで新しいノードへ今後張られるリンクを予想する手法と相補的な関係にあり，両者を組み合わせることで，より予測精度を高めることができる．
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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