| 講演名 | 2017-05-25 ［特別講演］時系列ビッグデータのリアルタイム解析：新技術と挑戦 櫻井 保志(熊本大), |
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| 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技術とデータストリームのためのリアルタイム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) | Time-series data analysis is an important topic that has attracted huge interest in countless domains. Given a large collection of time series, such as IoT device data, web-click logs, electric medical records, how can we efficiently and effectively capture important patterns? How can we statistically summarize all the sequences, and achieve a meaningful segmentation? How do we go about forecasting long-term future events? We develop important data mining techniques that can help us extract meaningful information and knowledge from large-scale time-series data. We review the state of the art in four related fields: (1) pattern discovery and summarization, (2) large-scale non-linear modeling, (3) big tensor analysis, and (4) real-time modeling and forecasting. The emphasis of this talk is to provide the intuition behind these powerful techniques, as well as to introduce case studies that illustrate their practical use. |
| キーワード(和) | 時系列ビッグデータ / データストリーム / 非線形テンソル解析 / リアルタイム予測 |
| キーワード(英) | Big time-series data / Data streams / Non-linear tensor analysis / Real-time forecasting |
| 資料番号 | SIP2017-11,IE2017-11,PRMU2017-11,MI2017-11 |
| 発行日 | 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IE / MI / SIP |
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| 開催期間 | 2017/5/25(から2日開催) |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・ヘルスケアのための生体信号・画像解析と理解 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 英作(NTT) / 高村 誠之(NTT) / 増谷 佳孝(広島市大) / 中静 真(千葉工大) |
| 委員長氏名（英） | Eisaku Maeda(NTT) / Seishi Takamura(NTT) / Yoshitaka Masutani(Hiroshima City Univ.) / Makoto Nakashizuka(Chiba Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) / 藤吉 弘亘(中部大) / 浜本 隆之(東京理科大) / 市ヶ谷 敦郎(NHK) / 河田 佳樹(徳島大) / 木村 裕一(近畿大) / 奥田 正浩(北九州市大) / 村松 正吾(新潟大) |
| 副委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) / Hironobu Fujiyoshi(Chubu Univ.) / Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Atsuro Ichigaya(NHK) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) / Yuichi Kimura(Kinki Univ.) / Masahiro Okuda(Univ. of Kitakyushu) / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 近藤 一晃(京大) / 木村 昭悟(NTT) / 坂東 幸浩(NTT) / 宮田 高道(千葉工大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) / 平林 晃(立命館大) / 宮田 高道(千葉工大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuaki Kondo(Kyoto Univ.) / Akisato Kimura(NTT) / Yukihiro Bando(NTT) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidetaka Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) / Akira Hirabayashi(Ritsumeikan Univ.) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大西 正輝(産総研) / 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 河村 圭(KDDI研) / 高橋 桂太(名大) / 原口 亮(兵庫県立大) / 平野 靖(山口大) / 渡邊 修(拓殖大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaki Oonishi(AIST) / Takuya Funatomi(NAIST) / Kei Kawamura(KDDI R&D Labs.) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Medical Imaging / Technical Committee on Signal Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［特別講演］時系列ビッグデータのリアルタイム解析：新技術と挑戦 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Special Talk] Real-time Forecasting of Big Time-series Data: Foundations and Challenges |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列ビッグデータ / Big time-series data |
| キーワード(2)（和/英） | データストリーム / Data streams |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形テンソル解析 / Non-linear tensor analysis |
| キーワード(4)（和/英） | リアルタイム予測 / Real-time forecasting |
| 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 | 2017-05-25 |
| 資料番号 | SIP2017-11,IE2017-11,PRMU2017-11,MI2017-11 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | SIP-47,IE-48,PRMU-49,MI-50 |
| ページ範囲 | pp.61-61(SIP), pp.61-61(IE), pp.61-61(PRMU), pp.61-61(MI), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) |