2024-03-29T22:20:03Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001999322023-11-14T00:51:14Z06164:06165:07006:09954
多次元ストリーミング時系列データの効率的なモチーフモニタリングアルゴリズムjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00199839/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=199932&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan大阪大学大阪大学大阪大学加藤, 慎也天方, 大地原, 隆浩近年,多くのIoT機器は多次元ストリーミング時系列データを生成しており,それらを分析することに注目が集まっている.時系列データを分析する最も重要な技術として,時系列データの中に最も多く現れるサブシーケンスであるレンジモチーフがある.本稿では,多次元ストリーミング時系列データに対してレンジモチーフをモニタリングする問題に取り組む.この問題を解決するため,新たな値を観測した際,新たに生成された多次元サブシーケンスとこれまでに生成された全ての多次元サブシーケンスとの距離を計算することが考えられるが,これは効率的ではない.そのため,効率的にレンジモチーフをモニタリングするアルゴリズムMMM(Multidimensional Motif Monitoring)を提案する.MMMでは,サブシーケンスをクラスタに分割し,三角不等式を用いることで不必要な距離計算の回数を削減する.4つの実データを用いた実験により,MMMの有効性を確認する.第27回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集1251322019-11-042019-10-25