Temporal Aggregation and Statistical Analysis for Large Temporal Databases

大型时态数据库的时态聚合和统计分析

• 批准号: 20K11836
• 负责人: 成 凱
• 金额: $ 2.41万
• 依托单位: Kyushu Sangyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11836/
• 关键词: 時制データベース; 時区間代数; イベント系列分類; 時区間解析; 区間演算; 時区間集約; 区間代数; 時間属性; 空き時区間; 時区間演算; 時区間データ合成; 時区間; 集約; 統計解析

本研究は時区間による時制データを対象とし、その管理利用と解析の基盤を確立することを目指している。区間データ解析の数学基礎として昨年度提案した区間代数をさらに発展させ、区間の幅(span)、ギャップ(gap)、移動(shift)、伸縮(fold)に加え、距離等も定義することで、Allenらの区間の順序関係より幅広い区間属性を扱えるようにしている。この区間代数を用いて、時区間関係を特徴量としてイベント系列の分類に適用する手法を提案し有効性を検証した。具体的には各イベント系列にイベント間の時間関係を統計的に分析し、イベント系列の特徴量としてイベント系列の分類に利用される。この研究成果はビッグデータ関連の国際会議で公表した。また、時間概念の一般化として順序を持つデータを対象に提案手法の適用も試みた。デマ検知、微生物同定、コピー文書検出、施設予約等への実装を行った。これらの成果をまとめて学会発表を複数回行った。最後に、大規模の実験データを合成するために、正規表現を拡張したデータ生成言語DGLに関する研究成果が論文誌論文として採択され本年度中に掲載された。

这项研究旨在为其管理，使用和分析建立基础，并根据时间间隔针对时态数据。去年提出的间隔代数作为间隔数据分析的数学基础得到了进一步开发，并通过定义截面宽度（SPAN），间隙，偏移，偏移，折叠等。距离也定义了距离，从而允许处理截面属性，这些属性比Allen等人的部分较宽。使用此间隔代数，我们提出了一种将时间间隔关系应用于事件序列分类作为特征数量的方法，并验证了有效性。具体而言，对每个事件系列进行了统计分析事件之间的时间关系，并用作事件序列的特征数量来对事件系列进行分类。这项研究的结果在国际大数据会议上发表。我们还试图将提出的方法应用于数据的数据，以作为时间概念的概括。该系统是在骗局检测，微生物识别，复制文档检测，设施预订等中实施的。这些结果总结了并介绍了几次会议。最后，对数据生成语言DGL的研究结果（这是正则表达式的扩展）被选为纸张论文并在今年发表，以综合大规模的实验数据。

项目成果

質量分析データの機械学習による微生物同定

使用质谱数据的机器学习进行微生物识别

• 发表时间: 2023
• 作者: Habib Md. Ahsan;Md. Rokibul Alam Kazi;Morimoto Yasuhiko;大瀧脩人，照井章，三河正彦;Kouya Tomonori;浅野 公平，豊坂 祐樹，成 凱
• 通讯作者: 浅野 公平，豊坂 祐樹，成 凱

Classification of Event Sequences Based on Temporal Relation Features

• DOI: 10.1109/bigcomp57234.2023.00052
• 发表时间: 2023-02
• 期刊: 2023 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp)
• 作者: K. Cheng

コピー対策のための編集距離に基づく文書コピー度評価

基于复制度量编辑距离的文档复制度评价

• 发表时间: 2023
• 作者: Osamu Watanabe;Kazuhiko Komatsu;Masayuki Sato;Hiroaki Kobayashi;林 成元，張 馨雲，石田 将暉，辻田 航希，成 凱
• 通讯作者: 林 成元，張 馨雲，石田 将暉，辻田 航希，成 凱

Enhanced Regular Expression as a DGL for Generation of Synthetic Big Data

• DOI: 10.3745/jips.04.0262
• 发表时间: 2023
• 期刊: J. Inf. Process. Syst.
• 作者: K. Cheng;K. Abe

感情分析に基づくデマ検知アルゴリズムの開発

基于情感分析的恶作剧检测算法的开发

• 发表时间: 2021
• 作者: Ginga Tabata;Naohisa Sakamoto;Takuma Kawamura;QU LIJING，成 凱
• 通讯作者: QU LIJING，成 凱