佳治キーワード:データ工学、知識発見、データベース、データマイニング、ビッグデータhttp://kde.cs.tsukuba.ac.jp/モバイル・ユビキタスコンピューティングをはじめとする社会情報基盤の高度化や、多様な情報ビジネス・情報応用の展開に伴い、人類がこれまで体験したことのない超大規模なデータを扱うビッグデータ時代が到来しています。地球規模でビッグデータがリアルタイムで飛び交う中で、必要なデータをいかに入手し有効な情報として活用するかが重要となっています。北川博之教授が代表のリサーチユニット「データ工学・知識発見」では、ビッグデータを適切に管理し、その中に潜在する有益な情報を活用するための技術に主眼を置いて、研究活動に取り組んでいます(図1)。格納コストもはるかに高かったため、業務処理に必要なデータだけを厳選し形を整えて処理していました。現在は、蓄積できるデータ容量はほぼ無制限で格納コストも安く、また誰でもがインターネットで新たな情報を発信できます。高くノイズを多く含むデータが大量にインターネット上にビッグデータとして存在し、真に有用な情報を見つけるのが極めて難しくなっています。したがって、いかにビッグデータから潜在的な価値をもつ情報を探し出すかという課題が非常に重要になっています。ビッグデータの利活用のためには、データの生成からアプリケーション・利用者による利活用に渡るデータのライフサイクル全体をカバーする広範な技術が必要となります。利活用に関わる様々な技術の研究開発を推進しています。研究テーマの例としては、近年急増しているセンサー等からのストリームデータの利活用基盤の構築、誤差やノイズを含むようなデータからの異常データの発見、GPUを用いてデータマイニング処理を何十倍も高速化するための手法、Twitterやソーシャルブックマークからの有用情報のマイニング等があります。他分野の研究者と連携して研究を進めています。3)、X線天文データの類似検索技術、等があります。学外の研究機関や民間企業との共同研究や受託研究も積極的に進めています。Information。