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アイテム
時系列データからの時制クラスの発見
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/17585
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1758589d73ca1-abb3-4220-a5f2-5bda09638285
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2003 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Trans(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2003-09-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 時系列データからの時制クラスの発見 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Mining Temporal Classes from Time Series Data | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 研究論文 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 法政大学工学研究科電気工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 法政大学工学研究科電気工学専攻 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 産能大学経営情報学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Electronics, Electrical & Computer Engineering, Hosei University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Electronics, Electrical & Computer Engineering, Hosei University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Management and Informatics, SANNO University | ||||||||
| 著者名 |
本吉, 正博
三浦, 孝夫
塩谷, 勇
× 本吉, 正博 三浦, 孝夫 塩谷, 勇
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| 著者名(英) |
Masahiro, Motoyoshi
Takao, Miura
Isamu, Shioya
× Masahiro, Motoyoshi Takao, Miura Isamu, Shioya
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本研究では離散型時系列データ集合からの時制クラスの発見方法を論じる.時制データマイニングの観点からは,この問題は時系列データの離散化あるいは集約化と考えることができる.またノイズ除去問題であるとも見なせる.他方,時制データベースの観点からいえば,この問題は,どのようにしてデータを表現しどのようにして潜在的な意味をスキーマとして獲得するか,いい換えるとデータベーススキーマ発見問題ととらえることができる.時間軸に沿って時制オブジェクト集合(ログ)が与えられたとき,これらを解析し記述するため,‘時制頻出クラス’概念を導入する.本研究の主な結果として,時区間の分割と関連した時制クラスがつねにただ1つ存在することを示すことができる.また,実際の時系列データを用いて実験を行い,本アプローチの有効性を示す. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this investigation, we discuss how to mine Temporal Class Schemes to model a collection of time series data. From the viewpoint of temporal data mining, this problem can be seen as discretizing time series data or aggregating them. Also this can be considered as screening (or noise filtering). From the viewpoint of temporal databases, the issue is how we represent the data and how we can obtain intensional aspects as temporal schemes. In other words, we discuss scheme discovery for temporal data. Given a collection of temporal objects along with time axis (called log), we examine the data and we introduce a notion of temporal frequent classes to describe them. As the main results of this investigation, we can show that there exists one and only one interval decomposition and the temporal classes related to them. Also we give experimental results that prove the feasibility to time series data. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 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 44, 号 SIG12(TOD19), p. 43-50, 発行日 2003-09-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7799 | |||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||