@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00065664,
 author = {櫻井, 保志 and Yasushi, SAKURAI},
 issue = {7},
 journal = {情報処理},
 month = {Jul},
 note = {ユビキタスコンピューティングという言葉があるように，今後センサの小型化や低価格化によって，大規模なセンサネットワークがさまざまなところで構築されるようになると考えられる．その際に，大量のセンサから送られてくる時系列データ，すなわちデータストリームを高速に分析するストリームマイニング技術は非常に重要になってくる．ストリームマイニングの研究には，探索，トレンド検出，予測などさまざまな取り組みがあるが，本稿では，各々の取り組みから代表的な技術を紹介する．さらに，最新の取り組みとして，ストリームからの遅延相関検出技術を紹介する．この技術によって，たとえば類似したトレンドのストリームを出力するセンサ群をリアルタイムに検出したり，あるいは故障によって異常値を出力するセンサを即座に発見することが可能になる．},
 pages = {755--761},
 title = {時系列データのためのストリームマイニング技術},
 volume = {47},
 year = {2006}
}