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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-06-17 17:00 適応的空間分割に基づく連続値時系列データのためのPredictive Sequence Mining ○柴原芳和・佐久間拓人（名工大）・竹内一郎（名工大/理研/物質・材料研究機構）・烏山昌幸（名工大/物質・材料研究機構）  IBISML2019-9 |
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| 抄録 | （和） | 近年,センサー性能の向上やスマートフォンなどのポータブルデバイスの普及などにより, 時系列データの収集が容易になっている. そのため, 時系列データから価値ある情報を獲得する方法論の重要性が高まっている. 本研究では連続値の空間に対して適応的な空間分割を用いることで, 連続値の時系列からクラスを特徴づけるパターンを取り出す手法を提案する. 従来,連続値データをシンボル化してクラス特異的なパターンを抽出する場合, あらかじめシンボルを定めておく必要があった. 本稿では, 多様なシンボル化の網羅的な組み合わせから定義される特徴空間から, 重要なパターンのみで構成されるスパースモデルを学習するアルゴリズムを構築する. 提案法はセーフスクリーニングのアイデアに基づき, 最適性を損なうことなく膨大な組み合わせを効率的に扱うことができる. 数値実験では, 時系列のベンチマークデータを使い, 提案法の効率を実証する. |
| （英） | In recent years, improvement of sensor performance and spread of portable devices such as smartphones enable us to easily collect time-series data. Thus, it is an important task to extract valuable information from time series-data. In this research, we propose a method extracting a class specific patterns from time-series data by using an adaptive discretization algorithm for a continuous feature space. Conventional approaches need to define a symbolized representation of the original continuous time-series data beforehand. Our approach can construct a sparse linear model by selecting important patterns from a variety of possible symbolizations. The proposed method efficiently deals with a huge number of patterns by combining a safe-screening technique and sequence pattern mining. Our numerical experiments demonstrate effectiveness of our approach through several benchmark datasets. |
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| キーワード | （和） | 連続値系列データ / スパースモデル / 系列マイニング / / / / / |
| （英） | Continuous valued sequence data / sparse modeling / sequence mining / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 89, IBISML2019-9, pp. 57-64, 2019年6月. | |
| 資料番号 | IBISML2019-9 | |
| 発行日 | 2019-06-10 (IBISML) | |
| ISSN | 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 | IBISML2019-9 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-MPS IPSJ-BIO |
| 開催期間 | 2019-06-17 - 2019-06-19 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | NC、機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | Neurocomputing, Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2019-06-NC-IBISML-MPS-BIO |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 適応的空間分割に基づく連続値時系列データのためのPredictive Sequence Mining |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Adaptive Discretization based Predictive Sequence Mining for Continuous Time Series |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連続値系列データ / Continuous valued sequence data |
| キーワード(2)（和/英） | スパースモデル / sparse modeling |
| キーワード(3)（和/英） | 系列マイニング / sequence mining |
| 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） | 柴原 芳和 / Yoshikazu Shibahara / シバハラ ヨシカズ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technolog (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐久間 拓人 / Takuto Sakuma / サクマ タクト |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technolog (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi / タケウチ イチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/理化学研究所/物質・材料研究機構 (略称： 名工大/理研/物質・材料研究機構) Nagoya Institute of Technology/RIKEN Center for Advanced Intelligence Project/National Institute for Materials Science (略称： NIT/RIKEN/NIMS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama / カラスヤマ マサユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構 (略称： 名工大/物質・材料研究機構) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Materials Science (略称： NIT/NIMS) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-06-17 17:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2019-9 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.89 |
| ページ範囲 | pp.57-64 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2019-06-10 (IBISML) |
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