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時系列ビッグデータストリームの複合モデリングに関する研究

时序大数据流复杂建模研究

基本信息

批准号：
21H03446
负责人：
松原靖子
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

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。本年度は、時系列ビッグデータストリームの複合モデリングに関する研究理論の開発を行い、KDD2022、CIKM2022等のトップ国際会議でに研究発表を行った。また、WWW2023において2件の論文採録が決定した。また、本年度は本研究に関し、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。

This study aims to provide useful information such as IoT data, web activity, etc., for the development of a technology base, such as high-speed learning, factor analysis, prediction, and trend analysis. The research representative develops the time series analysis technology, realizes the existing deep learning basic technology, realizes the high speed, the high precision prediction technology, the important factor analysis and the result explanation, and establishes the innovative analysis technology. This year, the development of research theories related to the development of time series and the development of research tables at international conferences such as KDD2022 and CIKM2022 were carried out. Two papers were collected and recorded in WWW2023. This year, we will conduct a number of joint research activities related to this study, and conduct research on the social integration of the elements of this study.

项目成果

期刊论文数量（31）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Fast and Multi-aspect Mining of Complex Time-stamped Event Streams

DOI：
10.1145/3543507.3583370
发表时间：
2023-03
期刊：
Proceedings of the ACM Web Conference 2023
影响因子：
0
作者：
Kota Nakamura;Yasuko Matsubara;Koki Kawabata;Y. Umeda;Yuichiro Wada;Yasushi Sakurai
通讯作者：
Kota Nakamura;Yasuko Matsubara;Koki Kawabata;Y. Umeda;Yuichiro Wada;Yasushi Sakurai

時系列ビッグデータのリアルタイム解析：新技術と挑戦

时序大数据实时分析：新技术与挑战