ビッグデータの科学

データに潜む本質的パターンを素速く見出す

~多次元複合データ分析の高度化・高速化~

概要

我々は、データ分析技術として広く注目を集めている非負値行列因子分解(NMF)を基盤とした拡張技術の開発を進めています。高次の因子分解技術では、ユーザ情報・時間・位置・属性・購入品・購入カテゴリなど、複数要因を同時に分析することができる一方で、データの大規模化や要因数の増加化に伴い計算量は増加し、さらには要因間の分析結果に関して整合性が崩れる場合があります。本展示では、高速な因子分解技術を高次元に拡張した技術や、要因間の整合性を保持した因子分解手法の技術紹介を行います。

当日の様子

ポスター


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展示担当者

松林 達史
松林 達史
サービスエボリューション研究所
幸島 匡宏
幸島 匡宏
サービスエボリューション研究所
澤田 宏
澤田 宏
サービスエボリューション研究所