時系列列ビッグデータのための
⾮非線形解析とその応⽤用
松原靖⼦子
IPSJ-DBS
IPSJ-ONE
Sakurai Lab.
@ Kumamoto University
© 2015, Yasuko Matsubara
1
時系列列ビッグデータ解析とは？
• Webデータ
– Twitter, Google, アクセス履履歴
• センサデータ
– モーションキャプチャ
• 医療療データ
– 地域別疫病データ
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時系列列ビッグデータ解析とは？
• Webデータ
– Twitter, Google, アクセス履履歴
• センサデータ
Goal (1): 重要な情報の⾃自動抽出
– モーションキャプチャ
Detected!
• 医療療データ
– 地域別疫病データ
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時系列列ビッグデータ解析とは？
• Webデータ
– Twitter, Google, アクセス履履歴
• センサデータ
Goal (2): 未来の動向予測
– モーションキャプチャ
Future
• 医療療データ
– 地域別疫病データ
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?
Time
4
例例えば…
こんな疑問にお応えします！
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Yes! We can!
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5
例例えば…
Webデータ
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Yes! We can!
IPSJ-ONE
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6
Q1. Webデータ
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
TTwwiitttteerr，ブログ，FFBB，…� Q1
噂やニュースって どうやって伝わるの？ !
news
!
!
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!
!
7
Q1. Webデータ
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
M
e
Spik ’12 ソーシャルメディア上の情報拡散
KDD
ブログ/Twitterでのキーワード出現回数
# of mentions
200
# of mentions
情報拡散
100
0
IPSJ-ONE
ニュース
速報
20
40
60
80
100
Time (hours)
減衰
(パワー則) 120
140
160
(per hour, 1 week) 100
50
0
20
40
60
80
100
Time (hours)
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120
140
160
8
Q2. Webデータ
Q2
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
WWeebb上の闘い！ WWiiiiのライバルは誰だ？！ VS.
IPSJ-ONE
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?
9
Q2. Webデータ
b
e
EcoW ’15 W
W
W
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
The Web as a Jungle !
Google検索索件数データ
競合関係
ネットワーク
Xbox
IPSJ-ONE
PlayStation Android
Wii
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Q3. Webデータ
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
WWeebbサイトの Q3 アクセス解析をしよう！ 明日は誰がどのページを開く？ IPSJ-ONE
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11
Q3. Webデータ
e
n
i
TriM ’12 KDD
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
複合イベントデータの予測
{時間, URL, ユーザID, デバイス,…} 時間
URL
2012-‐08-‐01-‐12:00
2012-‐08-‐02-‐15:00
2012-‐08-‐02-‐19:00
2012-‐08-‐03-‐11:00
…
2012-‐08-‐05-‐12:00
2012-‐08-‐05-‐19:00
CNN.com
YouTube.com
CNET.com
CNN.com
…
CNN.com
CNET.com
予測！
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ユーザ デバイス
Smith
Brown
Smith
Johnson
…
Smith
Smith
iphone
iphone
mac
ipad
…
iphone iphone
12
例例えば…
センサデータ
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Yes! We can!
IPSJ-ONE
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13
Q4. センサデータ
Q4
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
ダンスのモーション！ どこが切れ目かわかる？ ステップの種類は？ Time IPSJ-ONE
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14
Q4. センサデータ
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
t
i
a
l
P 4 ”完全⾃自動”の解析アルゴリズム
o
t
u
A OD’1
SIGM
データ X の重要パターンを⾃自動発⾒見見
Input Output IPSJ-ONE
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例例えば…
医療療データ
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Yes! We can!
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Q5. 医療療データ
Q5
IPSJ-ONE
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
来年のインフルエンザ どの地域が流行しそう？ © 2015, Yasuko Matsubara
17
Q5. 医療療データ
L
E
N
N
U
F
4
1
’
KDD
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
⼤大規模疫病テンソルの⾮非線形解析
P2 ワクチン効果
P1 季節性
P4 外部ショック
P5 入力エラー
IPSJ-ONE
w/ Sakurai, Panhuis, Faloutsos P3 ローカル情報
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今後の展望
時系列列解析で社会を豊かに！
特徴
抽出
時系列列
ビッグ
⾮非線形
モデル
IPSJ-ONE
データ
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将来
予測
19
Thanks!
IPSJ-DBS
IPSJ-ONE
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20
Thanks!
“トップランナーが語るITの未来” 19日木曜日14:40-‐17:10 IPSJ-DBS
IPSJ-ONE
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