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J-GLOBAL ID：201802258235849498   整理番号：18A0342957

現実マイニング:移動ビッグデータに基づく疾患動力学のための予測アルゴリズム【Powered by NICT】

Reality mining: A prediction algorithm for disease dynamics based on mobile big data

著者 (5件)： Chen Yuanfang (Institut Mines-Telecom, Telecom SudParis, France) ,  Chen Yuanfang (Guangdong University of Petrochemical Technology, Guangdong, China) ,  Crespi Noel (Institut Mines-Telecom, Telecom SudParis, France) ,  Ortiz Antonio M. (R&D Department, Montimage, France) ,  Shu Lei (Guangdong University of Petrochemical Technology, Guangdong, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 379  ページ： 82-93  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 流行中動態を予測するeヘルス応用の重要な側面である。予測において,現実的な接触ネットワーク(RCN)は疾患動態を特性化するために広く使用されている。このようなネットワークの構造は,流行時に劇的に変化した。このような動的構造を捕捉予測の基礎である。移動端末装置の普及につれ,ネットワーク構造の動的変化を捕捉することが可能である。これに基づいて,本研究では,病気動力学に及ぼすネットワーク構造の影響を評価するために,携帯機器により収集された大量の空間時間データを解析した。これらのデバイスは,エボラ発生地域のボランティアにより運ばれる。この評価の結果に基づいて,RCNの動的構造を認識するために設計したモデル。このモデルに基づいて,病気動力学の予測アルゴリズムを提案した。広範な実験により,このアルゴリズムは,疾患予測の精度を改善することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク ,  捕獲 ,  携帯端末 ,  ネットワーク構造 ,  *予測 ,  キャラクタリゼーション ,  ボランティア ,  *アルゴリズム ,  モデル
準シソーラス用語： 携帯機器 ,  動的変化 ,  動的構造 ,  *予測アルゴリズム ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 現実マイニング ,  病気動力学 ,  予測アルゴリズム ,  モバイルビッグデータ

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 現実 ,  ビッグデータ ,  疾患 ,  動力学 ,  予測アルゴリズム