研究者詳細 - 石川　佳治

論文 - 石川　佳治

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オントロジを用いた行動イベント分析

中村亮, 石川佳治, 杉浦健人, 脇田佑希子, 佐々木勇和

第15回情報科学技術フォーラム (FIT 2016) 頁： 6C-2 2016年9月

不完全な道路ネットワークを用いたマップマッチングおよび道路ネットワークの補間手法の提案

余家豪, 佐々木勇和, 石川佳治

第15回情報科学技術フォーラム (FIT 2016) 頁： 7C-1 2016年9月

ジオタグ付き写真を用いた意味的な移動軌跡の分析

瀧本祥章, 石川佳治, 杉浦健人, 脇田佑希子

第15回情報科学技術フォーラム (FIT 2016) 頁： 7C-3 2016年9月

確率的データストリームにおける情報利得を用いたパターン照合手法

杉浦健人, 石川佳治

情報処理学会データベースシステム・情報基礎とアクセス技術合同研究会頁： 2016-DBS-163(5) 2016年9月

k-Expected Nearest Neighbor Search over Gaussian Objects 査読有り

Tingting Dong, Yoshiharu Ishikawa, Chuan Xiao, Jing Zhao

Journal of Computers (JCP) 12 巻 ( 2 ) 頁： 105-115 2017年3月

時空間データ分析のための差分ヒストグラム構築手法

趙セイ, 石川佳治, 杉浦健人, 脇田佑希子

第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2017) 頁： G1-2 2017年3月

確率的データストリームにおける情報利得を用いたTop-kパターン照合手法

杉浦健人, 石川佳治

第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2017) 頁： G3-3 2016年3月

略記問合せに対する効率的な問合せ自動補完

胡晟, 肖川, 石川佳治

第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2017) 頁： G4-4 2017年3月

ライフログサービスのためのオントロジに基づく行動イベント処理

中村亮, 石川佳治, 杉浦健人, 脇田佑希子

第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2017) 頁： I5-1 2016年3月

不完全な道路ネットワークにおけるマップマッチングとクラスタリング手法を用いた道路セグメントの補間手法の提案

余家豪, 佐々木勇和, 石川佳治

第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2017) 頁： A5-5 2017年3月

ジオタグ付き写真の被写体を考慮した意味的な移動軌跡の分析

瀧本祥章, 杉浦健人, 石川佳治

第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2017) 頁： H7-5 2017年3月

配列指向DBMSを用いた避難シミュレーションデータの格納と分析

河井悠佑, 杉浦健人, 趙セイ, 石川佳治

情報処理学会第79回全国大会頁： 1L-03 2017年3月

Event Calculusに基づく複合イベント処理について

金山貴紀, 杉浦健人, 石川佳治

情報処理学会第79回全国大会頁： 1L-05 2017年3月

オントロジに基づく移動軌跡の意味的な拡張と検索

勝田健斗, 中村亮, 瀧本祥章, 石川佳治

情報処理学会第79回全国大会頁： 2K-09 2017年3月

都市・国土環境分析のためのレジリエンス・サステナビリティ評価ワークベンチの開発

石川佳治，脇田佑希子, 杉浦健人, 杉本賢二, 加藤博和

電子情報通信学会総合大会頁： D-4-2 2017年3月

Grouping Methods for Pattern Matching over Probabilistic Data Streams 査読有り

Kento Sugiura, Yoshiharu Ishikawa, Yuya Sasaki

IEICE Transactions on Information and Systems E100-D 巻 ( 4 ) 頁： 718-729 2017年4月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

As the development of sensor and machine learning technologies has progressed, it has become increasingly important to detect patterns from probabilistic data streams. In this paper, we focus on complex event processing based on pattern matching. When we apply pattern matching to probabilistic data streams, numerous matches may be detected at the same time interval because of the uncertainty of data. Although existing methods distinguish between such matches, they may derive inappropriate results when some of the matches correspond to the real-world event that has occurred during the time interval. Thus, we propose two grouping methods for matches. Our methods output groups that indicate the occurrence of complex events during the given time intervals. In this paper, first we describe the definition of groups based on temporal overlap, and propose two grouping algorithms, introducing the notions of complete overlap and single overlap. Then, we propose an efficient approach for calculating the occurrence probabilities of groups by using deterministic finite automata that are generated from the query patterns. Finally, we empirically evaluate the effectiveness of our methods by applying them to real and synthetic datasets.

DOI： 10.1587/transinf.2016DAP0014

時間帯を考慮したパーソナライズ目的地予測査読有り

瀧本祥章, 西田京介, 遠藤結城, 戸田浩之, 澤田宏, 石川佳治

電子情報通信学会和文論文誌D J100-D 巻 ( 4 ) 頁： 472-484 2017年4月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

近年，スマートフォンなどのGPS機能が付いたモバイルデバイスの普及により，パーソナルアシスタントサービスなど，個人の移動軌跡を利活用した新たなサービスの需要が高まっている．例えば，ユーザの目的地を予測し，目的地周辺のレストランや娯楽施設のレコメンドを行うサービスである．このサービスを行うには，高精度な目的地予測技術が必要となる．そこで本研究では，ユーザの移動軌跡集合を学習した後，出発地から現在地までの移動軌跡を入力として，そのユーザの目的地を予測する手法を提案する．具体的には，最新の目的地予測手法であるSubSynアルゴリズムをベースとし，本アルゴリズムをパーソナライズした予測に適用した際に生じるデータスパースネス問題を，学習データに仮想軌跡を追加することにより解決する．更に，SubSynアルゴリズムでは活用していない移動軌跡のタイムスタンプを活用する目的地予測モデルを導入し，精度の向上を図る．最後に，25人の被験者の実際の移動軌跡を用いた実験を行い，提案手法が従来のSubSynアルゴリズムに比べて高精度に目的地を予測できたことを示す．

Top-k Pattern Matching Using an Information-theoretic Criterion over Probabilistic Data Streams 査読有り

Kento Sugiura, Yoshiharu Ishikawa

Proceedings of APWeb-WAIM Joint Conference on Web and Big Data 2017 頁： 511-526 2017年7月

記述言語：英語

As the development of data mining technologies for sensor data streams, more sophisticated methods for complex event processing are demanded. In the case of event recognition, since event recognition results may contain errors, we need to deal with the uncertainty of events. We therefore consider probabilistic event data streams with occurrence probabilities of events, and develop a pattern matching method based on regular expressions. In this paper, we first analyze the semantics of pattern matching over non-probabilistic data streams, and then propose the problem of top-k pattern matching over probabilistic data streams. We introduce the use of an information-theoretic criterion to select appropriate matches as the result of pattern matching. Then, we present an efficient algorithm to detect top-k matches, and evaluate the effectiveness of our approach using real and synthetic datasets.

DOI： 10.1007/978-3-319-63579-8_39

Extraction of Frequent Patterns Based on Users' Interests from Semantic Trajectories with Photographs 査読有り

Yoshiaki Takimoto, Kento Sugiura, Yoshiharu Ishikawa

Proceedings of the 21st International Database Engineering & Applications Symposium (IDEAS 2017) 頁： 219-227 2017年7月

記述言語：英語

Along with the popularization of location-based social networking (LBSN), semantic trajectories, which are trajectories with additional information such as photographs and texts, are increasing, and their utilization is required. We consider frequent pattern extraction as applicable to analysis of semantic trajectories and extraction of regions of interest (ROIs). In this research, we propose SimDBSCAN, which considers both spatial density and similarity of points, by extending DBSCAN, which uses density-based clustering, in order to capture users' interests. Since SimDBSCAN identifies points that are interested in the same object in the neighborhood as ROIs, it is possible to detect not only known ROIs such as tourist sites but also unknown ROIs. In this paper, we explain the algorithm of SimDBSCAN and present the experimental results using photographs collected from Flickr. The experiments show that useful ROIs and patterns can be extracted by the proposed method.

DOI： 10.1145/3105831.3105870

Reverse Direction-based Surrounder Queries for Mobile Recommendations 査読有り

Xi Guo, Yoshiharu Ishikawa, Yonghong Xie, Aziguli Wulamu

World Wide Web Journal 20 巻 ( 5 ) 頁： 885-913 2017年9月

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

This paper proposes a new spatial query called a reverse direction-based surrounder (RDBS) query, which retrieves a user who is seeing a point of interest (POI) as one of their direction-based surrounders (DBSs). According to a user, one POI can be dominated by a second POI if the POIs are directionally close and the first POI is farther from the user than the second is. Two POIs are directionally close if their included angle with respect to the user is smaller than an angular threshold theta. If a POI cannot be dominated by another POI, it is a DBS of the user. We also propose an extended query called competitor RDBS query. POIs that share the same RDBSs with another POI are defined as competitors of that POI. We design algorithms to answer the RDBS queries and competitor queries. The experimental results show that the proposed algorithms can answer the queries efficiently.

DOI： 10.1007/s11280-016-0422-0

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