ソーシャルビッグデータ応用における仮説の生成と説明のための基盤的研究

社会大数据应用中假设生成和解释的基础研究

基本信息

  • 批准号:
    20K12081
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.75万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

(A) 仮説生成方法論の体系化:(A1) 統合的データモデルの提案:ソーシャルビッグデータ応用はデータ構造として,集合及び集合の集まりを基本とするデータ分析とデータ管理とからなるハイブリッドなエコシステムである.そこで本研究ではソーシャルビッグデータ応用における仮説生成手順全体の記述のためにハイブリッドなエコシステムを纏めて記述・説明できるデータモデルアプローチを提案して利用した.(A2)仮説生成方法論の構築:複数データソースを統合的に利用して仮説を生み出す方法論として,複数の分野で独立に発展してきた差分方式の体系化を目指し,モデルアプローチによる具体化を幅広い分野として観光,科学,スマートシティなどを対象とすることにした.特に同一データの差分に関して複数の方法を適用して仮説を生み出す方式の検討を行った.仮説生成手法のひとつをJAXAと共同で小惑星探査機のテレメトリデータに実際に適用した.(B) 統合的説明基盤の構築:モデル独立な方法とモデル依存に分けて,ミクロとマクロの説明機能の検討を行った.特に複数の構成要素に分割するアプローチを考案した.(C) ユースケースの収集と基盤技術の検証:科学と観光などの複数のケースを取集し,提案方式を用いてそれらの有効性を確認できた.これらの成果は4篇の学術誌論文,3篇の国際会議論文,1篇の口頭発表および受賞につながった.
(A) 仮 said to generate systematic methodology の (A1) integration of デ ー タ モ デ ル の proposal: ソ ー シ ャ ル ビ ッ グ デ ー タ 応 with は デ ー タ tectonic と し て, collection and collection び の sets ま り を basic と す る デ ー タ analysis と デ ー タ management と か ら な る ハ イ ブ リ ッ ド な エ コ シ ス テ ム で あ る. そ こ で this study で は ソ ー シ ャ ル ビ ッ グ デ ー タ 応 with に お け る 仮 said generated hand account shun all の の た め に ハ イ ブ リ ッ ド な エ コ シ ス テ ム を bound め て account, explain で き る デ ー タ モ デ ル ア プ ロ ー チ を proposal し て using し た. (A2)仮 states that the generative methodology constructs: Plural デ ー タ ソ ー ス を integration に using し て 仮 を raw み tell す methodology と し て, plural の eset で independent に 発 exhibition し て き た systematic difference way の を refers し, モ デ ル ア プ ロ ー チ に よ る specific を picture hiroo い eset と し て 観 light, science, ス マ ー ト シ テ ィ な ど を like と seaborne す る こ と に し た. Trevor に same デ ー タ の difference に masato し て plural の way を applicable し て 仮 said を way み out す の 検 line for を っ た. 仮 said の formed ひ と つ を JAXA と で together small planet detection machine の テ レ メ ト リ デ ー タ に be interstate に applicable し た. (B) integration said benq disc の construct: モ デ ル と independent な モ デ ル dependent に points け て, ミ ク ロ と マ ク ロ の description function の 検 line for を っ た. Special に plural <s:1> constituent elements に division するアプロ に チを examination case た た. (C) ユ ー ス ケ ー ス の 収 と base plate technology の 検 : science と 観 light な ど の plural の ケ ー ス を collection し, proposal way を with い て そ れ ら の have sharper sex を confirm で き た. Youdaoplaceholder3 れら <s:1> achievements <e:1> : 4 <s:1> academic journal papers, 3 <s:1> international conference papers, and 1 <s:1> oral presentation および, which were awarded に ながった ながった ながった.

项目成果

期刊论文数量(47)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Concept Drift Detection on Data Stream for Revising DBSCAN Cluster
Social Big Data: Case Studies
社会大数据:案例研究
Estimating the Best Time to View Cherry Blossoms Using Time-Series Forecasting Method
  • DOI:
    10.3390/make4020018
  • 发表时间:
    2022-04
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tomonari Horikawa;Munenori Takahashi;Masaki Endo;Shigeyoshi Ohno;Masaharu Hirota;H. Ishikawa
  • 通讯作者:
    Tomonari Horikawa;Munenori Takahashi;Masaki Endo;Shigeyoshi Ohno;Masaharu Hirota;H. Ishikawa
Quality Classification for Testing Work in DevOps
DevOps 中测试工作的质量分类
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Daiju Kato;Ayumu Shimizu;Hiroshi Ishikawa
  • 通讯作者:
    Hiroshi Ishikawa
Verification of the Best Time to See Cherry Blossoms Estimation Method using Time Series Prediction Method
使用时间序列预测法验证樱花最佳赏花时间估算方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Junya Sato;Yusuke Takamori;Masahiro Fujimoto;Tomonari Horikawa;Masaki Endo;Shigeyoshi Ohno;Masaharu Hirota;Hiroshi Ishikawa
  • 通讯作者:
    Hiroshi Ishikawa
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    石川 博
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模式的稀疏、递归和分层表示
  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
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  • 通讯作者:
    石川 博
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    新田淳,石川博
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  • 通讯作者:
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    $ 2.75万
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  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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知道了