D-002
多次元データ分析のための可視化推薦システム

◎野田昌太郎・杉浦健人・石川佳治（名大）

近年蓄積されるビッグデータの多くは多次元データであり、ビッグデータ活用のために効果的な多次元データの分析手法が望まれている。有用な分析の一つとして、多次元データを二次元の棒グラフとして可視化する方法が挙げられる。しかし、ユーザが目的関数（y軸）を指定すると想定しても、多次元データを棒グラフとして可視化する際には何をx軸としてとるか、また何をデータのフィルタリング条件として与えるかを決めなければならない。このx軸及びフィルタリング条件の組合せは指数関数的に増加するため、データウェアハウスのように事前計算を行うとしても、単純な列挙では効率が悪い。そこで、本研究では情報理論やデータウェアハウスの技術に基づき、有益な可視化の候補を効率的に探索する手法を検討する。