コミュニケーション学研究室(NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

インターネットやユビキタス社会に役立つ技術をつくる

教員

  • 教授:澤田 宏

    教授:
    澤田 宏

  • 准教授:岩田 具治

    准教授:
    岩田 具治

E-mail { sawada.hiroshi, iwata.tomoharu } [at] lab.ntt.co.jp

研究室概要

本研究室では,インターネット上にある,あるいは実世界からセンサを通じて得られる多種多様のデータから,有益な情報を知識として抽出する技術に関する基礎研究を行っています。

機械学習とデータマイニング

今日我々が入手できるデータの量は非常に膨大で,人間が一通り目を通して内容を理解し解釈する、という限界をはるかに超えています。従って,そのような膨大なデータを自動的に解析・解釈する方法が必要とされています。

1.潜在トピック抽出技術

多様な大規模データに内在する隠れた構造(トピック)を抽出するための手法であるトピックモデルとその拡張の研究を行っています。トピックモデルは文書が生成される過程を表現した確率モデルです。トピックモデルを拡張し,可視化や推薦システム,購買ログ解析などへの適用を進めています。

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2.時間変化する関係データの解析・クラスタリング技術

ソーシャルネットワーク上の友人関係や企業間の取引関係など,時間とともに変化する「関係」の情報を対象として,関係ネットワークに潜むコミュニティクラスタの発見や関係の時間変化を追跡する技術を研究しています。

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3.高速類似探索

文書・画像・音声音響信号・記号列等の多様なデータを対象とし,種々の類似尺度を利用できる,近傍グラフを索引構造とする高速類似探索法の研究をしています。近傍グラフの利用は,探索高速化と多様なデータ・類似尺度を利用可能とすることだけでなく,探索結果を容易に可視化することを可能にしています。

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4.ソーシャルネットワーク上の情報伝播解析

ニュースや噂,評判情報はソーシャルネットワークを介して伝播します.この現象を確率モデルで表現し,将来のトレンド予測や潜在的な影響関係の推定の研究を行っています.

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センサを用いた実世界マイニング

加速度センサ,照度センサ,GPS,カメラ,マイクロホンなど様々なセンシングデバイスを用いて実世界の状況を観測し解釈して,人間にとって分かりやすい形式で提示するなどのセンサ情報処理に関する研究を行っています。

1.相関性を利用した効率的なデータ収集

複数のセンサをネットワークとして配置し、実世界の状況を計測して収集するデータには,同じようなパターンが繰り返し現れる,そばにあるセンサではよく似た値が観測される,などといった特徴があります。このようなセンサデータの特徴を活かし,各センサノードで観測されるデータ系列間に内在する相関性を利用することで,データを圧縮して収集する手法を提案しています。フィールド実験により,実際に,無線センサノードのバッテリーの消費を抑えることを確認しました.

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