時間の階層構造と頻出部分木抽出を用いた系列データ分析(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
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概要
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本研究では年・週・月などの階層ごとの時間情報を元にした知識発見手法について検討する.カテゴリカル属性をもつ時系列データに対して,その順序と階層を維持した状態の順序木で表現し,そして共通部分木を探すことで特徴を抽出する.そして通常非常に多く得られる特徴を,元のデータの部分木保有状況からグループ化し,その説明能力とクラスごとの特徴を把握する上での有効性を検討する.
- 2007-05-24
著者
-
大野 博之
青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
-
稲積 宏誠
青山学院大学理工学部
-
稲積 宏誠
青山学院大学
-
大野 博之
青山学院大 理工
-
福田 遼平
青山学院大学大学院理工学研究科理工学専攻博士前期課程
-
大野 博之
青山学院大学|東京医療保健大学
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