- JST トップ
- /
- 戦略的創造研究推進事業
- /
- さきがけ
- /
- 研究領域の紹介/
- ビッグデータ統合利活用のための次世代基盤技術の創出・体系化/
- 【山本 泰生】高次知識を獲得するリソース指向型オンラインマイニング法の開発
国立大学法人 山梨大学
大学院総合研究部
助教
ビッグデータ時代の新しいストリームデータの管理・運用技術として、多次元大規模データから高次知識を獲得するオンラインマイニング法を開発します。高次知識とはデータ上に頻出する高次の関係・規則・パターンを指し、情報検索、画像認識等への利用が期待されます。本研究では、このようなストリームデータの「深層表現」を形式知として抽出する手法を創出し、音声・画像等の実データへの応用を通して手法の有用性を立証します。