大規模時系列データの特徴自動抽出
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概要
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本論文では,大規模時系列データのための特徴自動抽出手法であるAutoPlaitについて述べる.AutoPlaitは,様々な時系列パターンを含む複雑なシーケンスが与えられたときに,そのシーケンスデータの中から重要な特徴を発見し,それらの情報を統計的に要約,表現する.提案手法は,(a)大規模時系列データの中から類似した部分シーケンスのパターンを抽出し,(b)計算量は入力データのサイズに対して線形である.さらに,最も重要な点として,(c)提案手法はパラメータに依存しない.すなわち,事前情報の付与またはパラメータのチューニングを行うことなく,大規模シーケンスのパターン発見と特徴抽出を自動で行うことができる.実データを用いた実験では,AutoPlaitが様々な時系列データの中から有用なパターンを正確に発見することを確認し,さらに,最新の既存手法と比較を行い提案手法が大幅な精度,性能向上を達成していることを明らかにした.
- 2014-06-30