ビッグデータ解析から無限データ解析へ

ソーシャルネットワークでの人のつながりや、ユーザの商品の購買履歴などの関係データは、今膨大に増え続けているビッグデータの一つである。このような関係データから長方形分割模様の関係性を抽出する技術が盛んに研究されているが、従来、その抽出出来る分割の形に強い制約を受けてしまうことが問題となっていた。本研究は、その問題を解決し、あらゆる分割を抽出することの出来る技術を生み出す事に成功した。これは従来発見出来なかった新しい関係性（ユーザの購買パターンなど）を見出すことが出来る可能性を持っている。さらに本発表では、提案する枠組みが無限に増え続ける関係データへの無限データ解析に繋がっていることも併せて述べたい。

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