| Item type |
Trans(1) |
| 公開日 |
2018-04-17 |
| タイトル |
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タイトル |
自動パターン検出のためのストリームアルゴリズム |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
An Online Algorithm for Mining Data Streams |
| 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 |
[研究論文] 時系列解析，データストリーム処理，パターン検出 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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熊本大学大学院自然科学研究科情報電気電子工学専攻 |
| 著者所属 |
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熊本大学大学院先端科学研究部 |
| 著者所属 |
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熊本大学大学院先端科学研究部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Computer Science and Electrical Engineering, Graduate School of Science and Technology, Kumamoto University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Advanced Science and Technology, Kumamoto University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Advanced Science and Technology, Kumamoto University |
| 著者名 |
川畑, 光希
松原, 靖子
櫻井, 保志
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| 著者名(英) |
Kouki, Kawabata
Yasuko, Matsubara
Yasushi, Sakurai
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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 |
本論文では，時系列データストリームを対象とした自動特徴抽出手法であるStreamScopeについて述べる．StreamScopeはIoTアプリケーションやWebアクセス履歴等の大規模なデータストリームから，(a)自動的に時系列パターンを発見し，(b)それらの特徴を統計的に要約しながら，データストリームを構成するすべてのパターンを明らかにする．また，(c)計算時間はデータストリームの長さに依存せず，ストリームマイニングに適した高速な処理を行う．実データを用いた実験では，提案手法がデータストリームに含まれる特徴的なパターンの種類と変化点を自動的かつ正確にとらえることを確認した．さらに，提案手法はオンライン処理でありながら高精度であり，計算時間について大幅な性能向上を達成していることを明らかにした． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
In this paper, we propose a streaming algorithm, namely StreamScope, that is designed to find important patterns efficiently from data streams. Our proposed method has the following properties: (a) it is effective: it operates on semi-infinite collections of co-evolving streams and summarizes all the streams into a set of multiple discrete segments that agree with human intuition; (b) it is automatic: it incrementally and automatically recognizes such patterns and generates models for each of them if necessary; (c) it is scalable: the time complexity of our method does not depend on the length of the data streams. Our extensive experiments on real datasets demonstrate that StreamScope can find meaningful patterns and achieve great improvement in terms of computational time over its full batch method competitors. |
| 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 |
AA11464847 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌データベース（TOD）
巻 11,
号 1,
p. 1-10,
発行日 2018-04-17
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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 |
1882-7799 |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-TOD1101002.pdf (1.1 MB)
