大規模時系列データの統計的学習と環境エネルギー問題への適用

大规模时间序列数据的统计学习及其在环境能源问题中的应用

• 批准号: 13J07946
• 负责人: 松原 靖子
• 金额: $ 1.77万
• 依托单位: Kumamoto University (2014)Kyoto University (2013)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013-04-01 至 2015-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J07946/
• 关键词: 大規模時系列データ; 特徴自動抽出; センサデータ; 将来予測; ストリーム処理; 時系列データ; 確率モデル; 時系列特徴抽出; 自動化

本年度は研究の具体的な技術の基礎の確立すると同時に，国内外において研究議論，成果発表を活発に行った．より具体的には，主に大規模時系列データのための統計的学習と特徴自動抽出に関する研究を中心に取り組んだ．以下は具体的な提案手法である．(a) 大規模時系列データのための特徴自動抽出：大規模センサネットワーク上における特徴的パターンの自動抽出手法の確立．(b) 時系列イベントシーケンスの時間的な推移の解析とリアルタイムパターン解析：様々な時系列イベントおよび活動のパターンを非線形モデルで表現し，将来の動向を予測するアルゴリズムを提案．(c) 大規模非線形テンソルのための高速モデル学習：大規模な非線形モデルを対象とし，重要な情報やパターン発見のための統計的モデルを確立．提案技術は，国内外において，その有用性と汎用性を非常に高く評価され，データマイニング，データベースの分野における最も著名な国際会議であるWWW, SIGKDD, SIGMODおよび，ICDM, PKDD等で多数採録された．これらの成果は先駆的かつ実用的であり，データマイニング分野において国際的に高い評価を受けており，国内外における招待講演3件を行った．さらに，上記の研究内容を含め，本年度は積極的に外部組織との共同研究も行った．具体的には，海外渡航制度を利用し，共同研究者であるChristos Faloutsos教授（カーネギーメロン大学）の元へ訪問及び短期滞在を行った．これらの共同研究において，大規模時系列データの解析のための基礎技術基盤を確立した．

の な specific technology are studied in this annual は の based の す る と に at the same time, domestic and foreign に お い て study, results 発 table を live 発 に line っ た. よ り specific に は, Lord に large-scale series デ ー タ の た め の statistical learning と 徴 automatic extraction of に masato す を る research center に り group ん だ. The following is the specific な proposal approach である. (a) when the mass series デ ー タ の た め の 徴 automatic extraction: large-scale セ ン サ ネ ッ ト ワ ー ク on に お け る of 徴 パ タ ー ン の automatic extraction technique の established. (b) series イ ベ ン ト シ ー ケ ン ス の time of な の parsing と リ ア ル タ イ ム パ タ ー ン analytic: others 々 な series when イ ベ ン ト お よ び activity の パ タ ー ン を nonlinear モ デ ル し で performance, future の trends を be す る ア ル ゴ リ ズ ム を proposal. (c) large-scale nonlinear テ ン ソ ル の た め の high-speed モ デ ル learning: large-scale な nonlinear モ デ ル を like と seaborne し, important な intelligence や パ タ ー ン 発 see の た め の statistics モ デ ル を established. Proposal は technology, both at home and abroad に お い て, そ の usefulness と domestic sex を に く very high rating 価 さ れ, デ ー タ マ イ ニ ン グ, デ ー タ ベ ー ス の eset に お け な る も most famous international conference で あ る WWW, SIGKDD, SIGMOD お よ び, ICDM, PKDD で such as most transcribing さ れ た. こ れ ら の results は 駆 first か つ be used で あ り, デ ー タ マ イ ニ ン グ eset に お い て international に high い review 価 を by け て お り, both at home and abroad に お け る entertaining speech 3 line を っ た. Youdaoplaceholder0, the above note indicates that the research content を includes め, and this year, に active に external organizations と と jointly conducted research on the った industry った. Specific に は, overseas system of tayouan を use し, study co-author で あ る Christos Faloutsos professor (カ ー ネ ギ ー メ ロ ン university) の yuan へ access and び short-term lag in を っ た. Jointly study にお れら て, on a large scale a series of デ タ タ タ, analyze <s:1> ため, establish the basic technical foundation of を, and set up た た.

项目成果

大規模 Web クリックデータのためのイベント予測

大规模网络点击数据的事件预测

• 发表时间: 2013
• 期刊: 電気情報通信学会論文誌
• 作者: 松原靖子;櫻井保志;ChristosFalOlltsos. 岩田具治. 吉川正俊
• 通讯作者: ChristosFalOlltsos. 岩田具治. 吉川正俊

時系列ビッグデータのための非線形解析とその応用

时间序列大数据的非线性分析及其应用

• 发表时间: 2015
• 作者: Yasuko Matsubara;Yasushi Sakurai;Christos Faloutsos;松原靖子
• 通讯作者: 松原靖子

大規模時系列データからの特徴自動抽出

从大规模时间序列数据中自动提取特征

• 发表时间: 2014
• 作者: 松原靖子、櫻井保志;Christos Faloutsos
• 通讯作者: Christos Faloutsos

大規模時系列データのための特徴自動抽出と将来予測

大规模时间序列数据的自动特征提取和未来预测

• 发表时间: 2015
• 作者: Yasuko Matsubara;Yasushi Sakurai;Christos Faloutsos;松原靖子;松原靖子
• 通讯作者: 松原靖子

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