抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
著者らは,携帯機器のGPSデータや家庭,企業の様々な種類のセンサデータ,またブログやtwitterなどのソーシャルメディアから,人や社会の知恵や行動,環境変化などに関する様々な情報を分析・活用する大規模データ分析技術の研究開発を進めている。その実現のためには,ソーシャルメディアのような内容や書き方に関する多様性が非常に大きいデータや,センサデータのように個別の情報量は少ないけれどもリアルタイムで大量に集まるデータといった,これまでビジネスインテリジェンスなどの従来の分析技術が扱ってきた企業内のビジネス情報とは全く異なる性質を持つデータを扱うための新しい分析技術が必要となる。本稿では,それらの分析技術の中から,半構造データストリーム処理技術,大規模ネットワークデータ分析技術,および二分決定グラフ(BDD:Binary Decision Diagram)を用いた組合せ最適化技術の3種類の技術について紹介する。(著者抄録)