| 講演名 | 2016-10-06 ［招待講演］時系列ビッグデータ解析の新たな展開 櫻井 保志(熊本大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 近年のIoTデバイスの急速な普及に伴い，それらのデバイスから多様かつ大量のデータが生成され続けている．また，FacebookやTwitterなどの巨大なソーシャルネットワーク上を大量の情報が高速に流通するようになっている．増え続ける大規模なデータ，すなわち時系列ビッグデータを高速に解析する時系列データマイニング技術は非常に重要になっている．本講演では，講演者が取り組んでいる時系列ビッグデータ解析技術，特に非線形テンソル解析に基づく予測技術の研究を紹介する．さらに時系列ビッグデータ解析の応用例として，具体的な事例をいくつか紹介する． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | 時系列ビッグデータ解析 / データストリーム / 非線形テンソル解析 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | IE2016-67 |
| 発行日 | 2016-09-29 (IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / ITE-ME / ITE-AIT |
|---|---|
| 開催期間 | 2016/10/6(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 感性とメディアおよび高精細度画像処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 高村 誠之(NTT) / 長谷山 美紀(北大) / 高橋 時市郎(東京電機大) |
| 委員長氏名（英） | Seishi Takamura(NTT) / Miki Haseyama(Hokkaido Univ.) / Tokiichiro Takahashi(TDU) |
| 副委員長氏名（和） | 浜本 隆之(東京理科大) / 市ヶ谷 敦郎(NHK) / 田川 憲男(首都大) |
| 副委員長氏名（英） | Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Atsuro Ichigaya(NHK) / Norio Tagawa(Tokyo Metropolitan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 坂東 幸浩(NTT) / 宮田 高道(千葉工大) |
| 幹事氏名（英） | Yukihiro Bandoh(NTT) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 河村 圭(KDDI研) / 高橋 桂太(名大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kei Kawamura(KDDI R&D Labs.) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Group on Media Engineering / Technical Group on Artistic Image Technology |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］時系列ビッグデータ解析の新たな展開 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Talk] Mining and Forecasting of Big Time-series data |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列ビッグデータ解析 |
| キーワード(2)（和/英） | データストリーム |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形テンソル解析 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 櫻井 保志 / Yasushi Sakurai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 熊本大学(略称：熊本大) Kumamoto University(略称：Kumamoto Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-10-06 |
| 資料番号 | IE2016-67 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | IE-239 |
| ページ範囲 | pp.25-25(IE), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2016-09-29 (IE) |