研究課題
最終年度である本年度は，去年度までに取り組んだ基盤技術に基づき，より高度かつ複雑な状況下においても高速かつ柔軟に解析・モデル学習をおこなうための技術の提案を行った．具体的には，以下の項目について研究開発を行った．(a) ソーシャルネットワーク上のユーザ活動に基づく非線形テンソル自動解析：ソーシャルネットワーク上のユーザ活動を，グローバル，ローカルの両視点から解析する統合的なモデルを提案し，より複雑なユーザの活動パターンを非線形的に解析する手法を提案した．具体的には，去年度取り組んだ非線形テンソル解析技術を発展させ，大規模テンソルデータの中から複数の非線形パターンを完全自動で抽出，モデル化するための手法，及び，学習モデルに基づくイベントの長期予測に関するアルゴリズムを開発した．大規模なデータセットに対する評価実験を行い，提案手法が既存の最新予測手法と比較し，性能，精度ともに大幅な向上を達成したことを確認した．(b) 大規模時系列データストリームのリアルタイム非線形解析と将来予測：より高度な問題設定として，刻々と生成され続ける大規模データストリーム状況下における解析と将来予測の手法を開発した．具体的には，センサネットワークから生成されるイベントストリームや，疫病拡散過程のストリーム，ソーシャルネットワーク上の動的活動イベントストリーム等も様々な時系列グラフデータストリーム上で，高速かつ高精度に現時点の重要なパターンを発見・モデル化する．さらに，本手法により学習したモデルに基づき長期的なイベント予測を行う手法を実装した．
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すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 5件、 査読あり 7件、 謝辞記載あり 7件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (10件) (うち国際学会 6件、 招待講演 7件) 備考 (1件) 産業財産権 (1件)
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巻: 11 ページ: 印刷中
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http://www.cs.kumamoto-u.ac.jp/~yasuko/
