著者

川畑 光希 松原 靖子 櫻井 保志

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.11, no.1, pp.1-10, 2018-04-17

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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.