組織

専攻

附属センター

関連連携研究機構

関連学部

ネットワーク上を伝播するイベント時系列データのクラスタリング

金井 亮雅

（指導教員：山西 健司 教授／ 数理情報第6研究室）

資料PDF（kanai.pdf）
研究概要

COVID-19感染者数の変化点に対する提案手法適用結果
情報拡散モデルを応用することでイベントデータに対する伝播構造を考慮したクラスタリング手法を構築した．異なる伝播特性を持つイベント系列に対する識別性能を確認するとともに，COVID-19感染者数の変化点を対象に変化の波及構造の解析を行った．
修論の感想

COVID-19による制約が多い中での研究生活でしたが，最終的に手法の提案から実データを用いた知識発見までを1つの研究としてまとめることができて良かったです．

>
ISTyくん

東京大学 THE UNIVERSITY OF TOKYO

Copyright © 2019 　Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo