| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2018-02-23 |
| タイトル |
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タイトル |
群知能メカニズムを用いた時系列階層型パタン抽出法の考案 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Invention of Hierarchical Sequential Pattern Mining Based on Swarm Intelligence |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
セッション4 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属 |
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トライアルカンパニー |
| 著者所属 |
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トライアルホールディングス |
| 著者所属 |
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電気通信大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Trial Company, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Trial Holdings, Inc. |
| 著者所属(英) |
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en |
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The University of Electro-Communications |
| 著者名 |
坪井, 一晃
須賀, 聖
金光, 博明
坂本, 圭司
栗原, 聡
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| 著者名(英) |
Kazuaki, Tsuboi
Satoshi, Suga
Hiroaki, Kanemitsu
Keiji, Sakamoto
Sathosi, Kurihara
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
自宅やオフィス，通勤などの日常における行動様式や，店舗における曜日や季節による商品の売れ方などには，様々な時空間的粒度の階層を内包するパタンが含まれている．このような特徴的なパタンや階層構造を明らかにし，さらにそれらが時間的に変動する特徴を抽出することは，マーケティング等に対する分析として極めて有用性が高い．しかし，これに対して，既存のパタン抽出手法は，階層構造やパタンの種類などを事前知識として与え，いまだに動的な変化を抽出することを苦手としている．そこで，本研究では群知能型の探索手法を改良し，時系列データから階層構造とパタンの両方を自動的に抽出し，さらに動的な変化についての情報も抽出可能とする手法を提案する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA11135936 |
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS）
巻 2018-ICS-190,
号 5,
p. 1-6,
発行日 2018-02-23
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-885X |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-ICS18190005.pdf (1.6 MB)
