実世界非構造データからの高速マイニング ～エネルギーデータの高度利用に向けて～

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-5

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Efficient Pattern Mining from Unstructured Data in the Real World

著者名: 有村 博紀(北海道大学)

著者名(英語): Hiroki Arimura(Hokkaido University)

キーワード: データマイニング|ビッグデータ|非構造データ|パターン発見|列挙法グラフマイニング|data mining|Big data|unstructured data|pattern discovery|enumeration methodgraph mining

要約(日本語): 最近のネットワークとセンサー技術の発展により，大量の購買データや，リンクデータ，行動ログなどの時間的に変化する大規模非構造データ，すなわちビッグデータからの知識獲得が注目されている．データマイニングは，大量のデータから人間にとって有用なパターンや規則を半自動的にとりだす方法の研究であり，1990年代半ばから研究が盛んになった．本講演では，非構造データからのデータマイニング技術の基礎と最新技術を紹介し，さらにエネルギーデータの高度利用に向けたデータマイニングの応用の可能性を議論する．

PDFファイルサイズ: 229 Kバイト