連続的時系列データストリームからの知識発見(ストリームマイニング,センサデータ処理,ストリームデータベース,及び一般)
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概要
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近年、データストリームの応用が増えることで、連続的に流れる大量の時系列データストリームから知識を発見する要求が高まってきている。例えば、センサーネットワーク上の異常検出や、株価データの予測や、Webアクセスのクリックデータから行動パターン解析などである。本稿では、株価データストリームに対して、トレンド解析の方法を提案し、株価変動に関連する記事を選択的に抽出・分類することにより、新しい記事が株価変動に影響する状況を推測する方法を提示する。またその実験結果を示す。
- 2010-06-21
著者
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渡邉 豊英
名古屋大学情報科学研究科社会システム情報学専攻
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渡辺 豊英
名古屋大学大学院情報科学研究科社会システム情報学専攻
-
范 薇
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
朝倉 広一
大同大学情報学部情報システム学科
-
渡邉 豊英
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
渡邉 豊英
名古屋大学大学院 情報科学研究科
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