渡邊隼史（ホットリンク），佐野幸恵（日大），セーヨ・サンティー（ホットリンク），高安秀樹（ソニーCSL、明大），内山幸樹（ホットリンク），高安美佐子（東工大）

日本語のブログ書き込み時系列は、日本中のブログで１日に着目する単語の書き込まれた数の時系列である。これまでの研究で、定常なブログ書き込み時系列のゆらぎはランダム拡散モデルで記述できることが知られていた。しかしながら、ブログの時系列は多くの場合は非定常な時系列であることが知られ、定常のままではモデルをそのまま適応することできなかった。そこで、本研究では、ランダム拡散モデルを非定常に拡張し、一般のブログ時系列のノイズ処理への応用を試みた。講演では、まず、非定常なランダム拡散モデルの数理的な性質について概観し、次に、ブログ時系列への応用方法について述べる。最後に、できれば、そのノイズ処理の流行する食べ物の予測など、現実の商業サービスへのそれらの応用について紹介したい。