櫻井・松原研究室

• 2020年3月4日：本田 崇人 (D3)がDEIM2020のオンラインプレゼンテーション賞を受賞しました．
• 2019年9月9日：本田 崇人 (D3)がWebDBForum2019の企業賞(FUJITSU賞)、松原(准教授)・櫻井(教授)が最優秀ポスター発表賞を受賞しました．
• 2019年8月22日：川畑光希 (D2) がCS領域奨励賞を受賞しました．[link]
• 2019年8月9日：StreamScopeがCIKM’19に採択されました．
  Koki Kawabata, Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Automatic Sequential Pattern Mining in Data Streams”, ACM CIKM, Beijing, China, November 3-7, 2019 (to appear)
  StreamScopeは，IoTセンサデータやWebクリックデータのような時系列ストリームに対し，オンラインにモデルを更新しながら，重要な特徴を抽出する技術です．
• 2019年8月9日：CubeMarkerがICDM’19に採択されました．
  Takato Honda, Yasuko Matsubara, Ryo Neyama, Mutsumi Abe, Yasushi Sakurai, “Multi-Aspect Mining of Complex Sensor Sequences”, IEEE ICDM, Beijing, China, November 8-11, 2019 (to appear)
  CubeMarkerは，複数のドメインを持つ時系列テンソルから，動的パターンを多角的な観点から抽出し，情報を要約，表現する技術です．
• 2019年7月20日：櫻井先生が大阪・梅田で講演を行いました．
  • 「若手研究者・技術者のためのAI・ビッグデータ解析セミナー」（7月20日)

• 2019年4月30日：OrbitMapがKDD’19に採択されました．

Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Dynamic Modeling and Forecasting of Time-evolving Data Streams”, ACM SIGKDD, Anchorage, Alaska, August 4-8, 2019. (to appear)

OrbitMapは，IoTストリームをはじめとする時系列ビッグデータに対し，重要な動的時系列パターンを自動抽出すると同時に，異なる複数のパターン間の動的関係・相互作用をモデル化し，リアルタイムにモデル学習と将来予測を行う技術です．

• 2019年2月1日：櫻井研究室が大阪大学に引越しました．
• 2018年6月6日：松原靖子がIPSJ/ACM Award for Early Career Contributions to Global Researchを受賞しました． [link]
• 2018年6月6日：松原靖子が人工知能学会全国大会にて招待講演を行いました(鹿児島)． [link]
• 2018年3月5日：山室冴 (M1)がDEIM2018の学生プレゼンテーション賞を受賞しました．  [link]
• 2018年3月5日：衛藤亮太 (M2)がDEIM2018の学生プレゼンテーション賞を受賞しました．  [link]
• 2017年10月21日：櫻井保志が日本コンピュータ化学会2017秋季年会にて招待講演を行いました(くまもと県民交流館パレア，熊本市)． [link]
• 2017年10月19日：櫻井保志がくまもと技術革新・融合研究会（ＲＩＳＴ）で招待講演を行いました(ザ・ニューホテル熊本，熊本市)． [link]
• 2017年9月20日：衛藤亮太 (M2)がWebDBForum2017の学生奨励賞を受賞しました．  [link]
• 2017年9月19日：松原靖子(助教), 櫻井保志(教授)がWebDBForum2017の最優秀論文賞、優秀論文賞をダブル受賞しました． [link]
• 2017年8月31日~9月1日：JSTフェア2017で出展・講演いたします（東京ビッグサイト）  [link]
• 2017年4月8日：KDD’17のTutorialに採択されました．

Yasushi Sakurai,Yasuko Matsubara, Christos Faloutsos, “Smart Analytics for Big Time-series Data”, ACM SIGKDD 2017, Halifax, Nova Scotia, Canada, August 2017.

時系列ビッグデータ解析の基礎から，最新の時系列解析技術や将来予測まで，幅広く扱います．

• 2017年5月25日：櫻井保志が信学会画像工学研究会で特別講演を行いました(名古屋工業大学，名古屋市)． [link]
• 2017年5月25日：櫻井保志が信学会画像工学研究会のIE特別賞を受賞しました． [link]
• 2017年4月21日：松原靖子がステアラボ人工知能セミナーで招待講演を行いました． [link]
• 2017年3月22日：松原靖子が信学会総合大会(SR研究会)で招待講演を行いました． [link]
• 2017年3月16日：松原 靖子が情報処理学会山下記念研究賞を受賞しました．
• 2017年1月21日：松原靖子が信学会CQ研究会で招待講演を行いました． [link]
• 2017年12月15日：松原靖子が信学会IN/IA研究会で招待講演を行いました． [link]
• 2016年11月19日：櫻井保志がKJDB2016において基調講演を行いました． [link]
• 2016年11月17日：櫻井保志がIBIS2016において招待講演を行いました． [link]
• 2016年10月6日：櫻井保志が画像工学研究会において招待講演を行いました． [link]
• 2016年9月28日：櫻井保志がIIBMP 2016において招待講演を行いました． [link]
• 2016年8月9日：櫻井保志がJST ERATO感謝祭 Season3 河原林巨大グラフプロジェクトにおいて招待講演を行いました． [link]
• 2016年6月18日：川畑 光希(M1), 松原 靖子(助教), 櫻井 保志(教授)がDEIMフォーラム2016最優秀論文賞を受賞しました．
• 2016年6月18日：松原 靖子(助教), 櫻井 保志(教授), Christos Faloutsos(カーネギーメロン大学)がDEIMフォーラム2016優秀論文賞を受賞しました．
• 2016年5月30日：櫻井保志が韓国POSTECにおいてIoTビッグデータ解析に関する招待講演を行いました．
• 2016年5月21日：櫻井保志が日本基礎心理学会2016年度第1回フォーラムにおいて招待講演を行いました．[link]
• 2016年5月12日：RegimeCastがKDD’16に採択されました． [demo]

Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, “Regime Shifts in Streams: Real-time Forecasting of Co-evolving Time Sequences”, ACM SIGKDD, San Francisco, California, August 13-17, 2016.

RegimeCastは，センサデータをはじめとする大規模な時系列データストリームに対し，リアルタイムに将来のパターンを予測し続ける技術です．

• 2016年3月28日：櫻井保志がNII Shonan Meetingにおいて招待講演を行いました．[link]
• 2016年3月1日：松原靖子が日本データベース学会上林奨励賞を受賞しました．[link]
• 2016年2月29日：川畑光希(B4)がDEIM2016の学生プレゼンテーション賞を受賞しました．[link]
• 2016年2月22日：櫻井保志が熊本県工業連合会内セミコンフォレスト推進会議 第5回くまもと未来テクノカフェにおいて招待講演を行いました．
• 2015年12月16日：CompCubeがWWW’16に採択されました．

Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos, “Non-Linear Mining of Competing Local Activities”, 25th International World Wide Web Conference (WWW), Montreal, Canada, April 2016.

CompCubeは，与えられた大規模オンライン活動データ (アクティビティ，場所/国，時間)に対し，非線形動的システム(生態系モデル)，テンソル解析と情報圧縮の技術を用いて重要な(global/local)情報を自動抽出し，将来の各地域/国のアクティビティの動向を予測する技術です．

• 2015年12月15日：WWW’16のTutorialに採択されました．

Yasushi Sakurai,Yasuko Matsubara, Christos Faloutsos, “Mining Big Time-series Data on the Web”, 25th International World Wide Web Conference (WWW), Montreal, Canada, April 2016.

時系列ビッグデータ解析の基礎 (Web-clicks, IoT device data, social network, etc.) から，非線形動的システム，時系列テンソル解析や将来予測まで，幅広く扱います．

• 2015年12月3-6日：松原靖子がKJDB2015で招待講演を行いました．[link]
• 2015年11月25日：本田 崇人 (M1), 松原靖子(助教), 根山 亮(トヨタIT開発センター), 櫻井保志(教授)がWebDBForum2015の最優秀論文賞を受賞しました．[link]
• 2015年11月25日：本田 崇人 (M1)がWebDBForum2015の学生奨励賞を受賞しました．[link]
• 2015年11月25日：Minh Thinh Do (M1)がWebDBForum2015の企業賞(楽天株式会社)を受賞しました．[link]
• 2015年10月28日：松原靖子が信学会ASN研究会で招待講演を行いました．[link]
• 2015年10月29日：松原靖子がIMAID2015で招待講演を行いました．
• 2015年6月13日：櫻井保志がACM SIGMOD日本支部支部大会において招待講演を行いました．[link]
• 2015年3月19日：櫻井保志が情報処理学会全国大会において招待講演を行いました．[link]
• 2015年3月17日：櫻井保志が情報処理学会山下記念研究賞を受賞しました．[link]
• 2015年3月17日：松原靖子が情報処理学会全国大会において招待講演を行いました．[link]
• 2015年3月12日：松原靖子が電気情報通信学会総合大会において招待講演を行いました．[link]
• 2014年1月29日：SIGMOD’15の3-hour tutorialに採択されました．

Yasushi Sakurai,Yasuko Matsubara, Christos Faloutsos, “Mining and Forecasting of Big Time-series data”, ACM SIGMOD Conference, Melbourne, AU, 2015.

時系列ビッグデータ解析の基礎から，最先端の非線形テンソル解析と将来予測まで，幅広く扱います．

• 2014年1月16日：EcoWebがWWW’15に採択されました．

Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos, “The Web as a Jungle: Non-Linear Dynamical Systems for Co-evolving Online Activities”, 24th International World Wide Web Conference (WWW), Florence, Italy, May 2015.

EcoWebは，Web上のユーザの活動パターン（Googleのキーワード検索数）を表現する非線形モデルです．Xbox vs. PlayStationのような競合関係やクリスマスセール等の季節性のパターンを自動抽出します．

• 2014年12月1日：櫻井保志がKJDB2014において招待講演を行いました．[link]
• 2014年10月10日：櫻井保志が人工知能学会人工知能基本問題研究会において招待講演を行いました．[link]
• 2014年9月19日：StreamScanがICDM’14に採択されました．

Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Naonori Ueda, Masatoshi Yoshikawa. “Fast and Exact Monitoring of Co-evolving Data Streams”, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2014.

StreamScanは，隠れマルコフモデル(HMM)に基づき，与えられた問合せモデルの特徴に類似した部分シーケンスを大規模時系列データストリームから検出する技術です．

• 2014年9月9日：松原靖子がピッツバーグ大学(Graduate School of Public Health)において感染症データ解析に関する招待講演を行いました．
• 2014年8月1日：松原靖子(学振PD)が櫻井研究室の助教に着任しました．
• 2014年6月21日：AutoPlaitの論文が第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014) の最優秀論文賞を受賞しました．[link]
• 2014年5月：Funnelの論文がKDD’14に採択されました．

Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Willem G. van Panhuis, Christos Faloutsos, “FUNNEL: Automatic Mining of Spatially Coevolving Epidemics”, ACM SIGKDD, New York City, August 2014.

Funnelは，与えられた大規模疫病データ (病名x地域x時間) に対し，非線形モデルとテンソル解析の技術を用いて重要な情報を抽出する技術です．

• 2014年5月31日：櫻井保志が医用画像情報学会において医療情報解析に関する招待講演を行いました．
• 2014年3月：AutoPlaitの論文がSIGMOD’14に採択されました．

Yasuko Matsubara, Yasushi Sakurai, Christos Faloutsos:“AutoPlait: Automatic Mining of Co-evolving Time Sequences”, ACM SIGMOD Conference, Snowbird, Utah, June 2014 .

AutoPlaitは，様々なパターンを含む複雑な時系列データが与えられたとき，その中から自動的に重要な特徴を発見しそれらの情報を統計的に要約，表現する技術です．

• 2013年6月1日：櫻井研究室が誕生しました．