2段階解析法を用いた時系列データマイニングシステム
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概要
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「データマイニング」とは, 収集したデータから「役立つ情報」を発見する技術である。時系列データマイニングにおける「役立つ情報」の1つに, 「近い将来に特定の変動(上昇, 下降等)が予測できるデータはどれか」がある。このようなデータを発見するためには, データの変動を予測する必要があるが, そのために予測対象データの最近の変動パタンに類似したパタンを検索する方法がある。類似パタン発生後の変化の統計等が予測に有用な材料となることがその理由である。文献[2]では, 時系列データに適した類似パタン検索手法を提案し, 効果を実証している。しかし, 特定の変動が予測できるデータを発見するためには類似パタン検索を何度も繰り返す必要があり, 処理が膨大になるとともにユーザに大きな負担がかかるという問題があった。本稿では, 大量の時系列データから効率良く特定の変動が予測できるデータを発見する手法として, 時系列データのクラスタリングとパタン検索を融合した2段階解析法を提案する。さらに, 同法を搭載した時系列データマイニングシステムを試作し, 実験によって2段階解析法の有効性を確認したので報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
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