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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-03-07 10:00 系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用 ○岸本 薫・烏山昌幸・中川和也（名工大）・木村幸太郎（阪大）・依田 憲（名大）・梅津佑太・梶岡慎輔（名工大）・津田宏治（東大）・竹内一郎（名工大）  IBISML2016-105 |
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| 抄録 | （和） | 近年, GPS 等の計測機器の軽量化・低コスト化により, 動物の行動を正確に記録したバイオロギングデータに対して, データ科学を用いることで膨大な情報を定量的に解析し, 未知の知見を引き出す試みに注目が集まり始めている. バイオロギングデータは移動情報が多く, パターンの系列として表現できる. 本稿では特に, パターンによる予測モデルを構築する解析法を考える. しかし, 系列情報は組み合わせ的に存在するため, 単純な方法ではモデルの最適化計算が非常に困難である. そこで, 提案法として系列パターンマイニングとセーフスクリーニングを組み合わせた効率的な数え上げにより, その問題を解決する. |
| （英） | Recently, the analysis for time-series logging data of animal behaviors, called bio-logging data, has attracted a wide attention in ethology because of development of a variety of logging devices including GPS. Most of bio-logging data are records of time-series movements of animals which can be represented as a sequence of patterns. In this paper, we consider mining predictive patterns from the sequence data by building a sparse prediction model. However, a huge number of possible patterns exist by which a naive application of machine learning algorithms is prohibitive. We propose an efficient approach to the predictive pattern mining by combining sequential pattern mining and the safe screening technique, which enable us to prune a bunch of unnecessary sub-sequences without losing the model optimality. | |
| キーワード | （和） | 系列パターンマイニング / セーフスクリーニング / バイオロギングデータ / / / / / |
| （英） | Sequential pattern mining / Safe screening / Bio-logging data / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 500, IBISML2016-105, pp. 41-48, 2017年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2016-105 | |
| 発行日 | 2017-02-27 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2016-105 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2017-03-06 - 2017-03-07 |
| 開催地（和） | 東京工業大学 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology |
| テーマ（和） | 統計数理，機械学習，データマイニング，一般 |
| テーマ（英） | Statistical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2017-03-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Safe Pruning Rule for Predictive Sequential Pattern Mining and Its Application to Bio-logging Data Analysis |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 系列パターンマイニング / Sequential pattern mining |
| キーワード(2)（和/英） | セーフスクリーニング / Safe screening |
| キーワード(3)（和/英） | バイオロギングデータ / Bio-logging data |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岸本 薫 / Kaoru Kishimoto / キシモト カオル |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama / カラスヤマ マサユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 和也 / Kazuya Nakagawa / ナカガワ カズヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 幸太郎 / Kotaro Kimura / キムラ コウタロウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 依田 憲 / Ken Yoda / ヨダ ケン |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梅津 佑太 / Yuta Umezu / ウメヅ ユウタ |
| 第6著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梶岡 慎輔 / Shinsuke Kajioka / カジオカ シンスケ |
| 第7著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 津田 宏治 / Koji Tsuda / ツダ コウジ |
| 第8著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第9著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-03-07 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2016-105 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.500 |
| ページ範囲 | pp.41-48 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2017-02-27 (IBISML) |
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