時系列データからの時制クラスの発見
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概要
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本研究では離散型時系列データ集合からの時制クラスの発見方法を論じる.時制データマイニングの観点からは,この問題は時系列データの離散化あるいは集約化と考えることができる.またノイズ除去問題であるとも見なせる.他方,時制データベースの観点からいえば,この問題は,どのようにしてデータを表現しどのようにして潜在的な意味をスキーマとして獲得するか,いい換えるとデータベーススキーマ発見問題ととらえることができる.時間軸に沿って時制オブジェクト集合(ログ)が与えられたとき,これらを解析し記述するため,`時制頻出クラス`概念を導入する.本研究の主な結果として,時区間の分割と関連した時制クラスがつねにただ1つ存在することを示すことができる.また,実際の時系列データを用いて実験を行い,本アプローヂの有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-09-15
著者
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