依存関係に着目した系列パターン再構成(<特集>「ネットワークデータマイニング」「センサデータマイニング」)
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概要
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系列パターンマイニングによって時系列データから複数の頻出系列パターンを生成し, パターン間の依存関係と推移の非対称性を使って特徴的な頻出系列パターンを再構成する方法を提案する.系列パターンを依存関係に着目して結合させると, すべての時間ずれの組合せを包含させることができる.定期健康診断データを用いた検証実験において, 本方法により, この結合系列パターンと同期系列パターンとを推移頻度の対称性に基づく基準で比較することで, 時間ずれを含む特徴的な系列パターンを抽出することが可能であり, 特徴的な系列パターンを再構成させることが可能であることが分かった.
- 2005-07-25
著者
-
櫻井 茂明
(株)東芝、研究開発センター
-
櫻井 茂明
株式会社 東芝 研究開発センター
-
植野 研
株式会社東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー
-
林 俊夫
(株)東芝
-
北原 洋一
(株)東芝 研究開発センター 知識メディアラボラトリー
-
折原 良平
(株)東芝 研究開発センター 知識メディアラボラトリー
-
植野 研
(株)東芝研究開発センター知識メディアラボラトリー
-
植野 研
株式会社 東芝 研究開発センター システム技術ラボラトリー
-
植野 研
(株)東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリー
-
折原 良平
(株)東芝研究開発センター
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