タイムワーピングを考慮したトレンド検出

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-07-02
• タイトル: タイムワーピングを考慮したトレンド検出
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Trend Detection under the Time Warping
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 日本電信電話株式会社 NTT 情報流通プラットフォーム研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社 NTT 情報流通プラットフォーム研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Information Sharing Platform laboratories, NTT Corpration
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Information Sharing Platform laboratories, NTT Corpration
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
• 著者名: 豊田, 真智子; 市川, 俊一; 櫻井, 保志
• 著者名(英): Machiko, TOYODA; Toshikazu, ICHIKAWA; Yasushi, SAKURAI
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: データストリームは、金融、センサネットワーク管理、製造、ネットワーク監視等の様々な分野で注目されているデータモデルである。これらのアプリケーションで重要とされるストリーム監視においては、部分シーケンスマッチングのメカニズムが必要とされる。本稿では、２つのシーケンスの類似度を測定するための新たな関数を提案し、データストリームのための効率的なシーケンスマッチングアルゴリズムを述べる。人工データと実データを用いた実験により、シーケンスのトレンドを効率的に検出できることを示す。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Data stream is becoming increasingly important in several domains such as finance, sensor network environment, manufacture, network monitoring. The most fundamental support needed in these applications is efficient monitoring of time series data streams, and a subsequece-matching mechanism is required. In this paper, we propose a new function to recognize the similarity between subsequences, and then present an efficient sequence matching algorithm for data streams. Several experiments with synthetic and real data sets show that our algorithm works well as expected; it can efficiently detect sequence trends in the data sets.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10112482
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2007, 号 65(2007-DBS-143), p. 37-42, 発行日 2007-07-02
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会