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時系列ビッグデータのリアルタイム将来予測と知的社会サービスへの展開

机译:实时预测时序大数据并扩展到智能社交服务

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摘要

近年,IT技術の急速な発展により,小型かつ高性能な情報機器が容易に利用可能となった.これに伴い高度な情報化が加速し,現実社会において我々が取り扱うことのできるデータ量は飛躍的に増大している.その中でも特に,時間の情報が付与されたデータ,いわゆる時系列ビッグデータは,交通,医療,Web,経済,産業を始めとする実社会の様々なフィールドにおいて大量に生成され続けてレ、る.これらの多種多様な時系列ビッグデータの中から,重要な情報を自動的に抽出·学習し,得られた知識を活用する技術は,今後の知的社会サービスを実現していく上で非常に重要となる.本講演では,実社会において大量に発生している大規模かつ多様な時系列ビッグデータストリームを対象とし,重要な情報を高速に解析·抽出·管理することで,未来に発生するイベントをリアルタイムに予測し続けるための基盤技術について紹介する.さらに時系列ビッグデータ解析の応用例として,具体的な事例をいくつか紹介する.
机译:近年来,随着IT技术的飞速发展,小型,高性能的信息设备已经变得很容易获得,这加速了高度的计算机化程度,并且我们在现实世界中可以处理的数据量急剧增加。特别是,在运输,医疗,Web,经济和工业等现实世界的各个领域中,大量生成带有时间信息的数据,即所谓的时序大数据。该技术可以从这些各种时间序列的大数据中自动提取和学习重要信息,并使用获取的知识来实现​​未来的智力社会服务。在本讲座中,我们将针对在现实世界中大量出现的大规模,多样的时间序列大数据流进行高速分析,提取和管理重要信息。 ,我们将介绍用于实时连续预测未来事件的基本技术,还将介绍一些具体示例作为时间序列大数据分析的应用示例。

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