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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-10-06 14:20 ［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）  IE2016-67 |
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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． |
| （英） | (Not available yet) | |
| 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 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 239, IE2016-67, pp. 25-25, 2016年10月. | |
| 資料番号 | IE2016-67 | |
| 発行日 | 2016-09-29 (IE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IE2016-67 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITE-ME ITE-AIT |
| 開催期間 | 2016-10-06 - 2016-10-07 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2016-10-IE-ME-AIT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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） | Mining and Forecasting of Big Time-series data |
| サブタイトル（英） | |
| 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 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 櫻井 保志 / Yasushi Sakurai / サクライ ヤスシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-10-06 14:20:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IE2016-67 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.239 |
| ページ範囲 | p.25 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2016-09-29 (IE) |
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