| 研究課題/領域番号 |
26330129
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
新谷 隆彦 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30604623)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2014年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | データマイニング / シーケンスデータ / 時間概念 / 長時間パターン / シーケンシャルパターン / 大規模データ / 分散処理 / パターンマイニング |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、継続時間を持つイベントからなるシーケンスデータから多種の時間概念を考慮したイベントの順序パターンを抽出する手法を検討した。実応用に基づいて時間概念とパターンを検討し、頻度ではなく、継続時間によってパターンを評価することが重要であることがわかったため、長い時間を占めたパターンである長時間パターンを定義した。さらに、イベントの継続時間と開始時刻を考慮したパターンに拡張することで多種の時間概念を含む長時間パターンの抽出を実現した。長時間パターン抽出は冗長なカウントを省略することで処理性能を向上させた。実データを用いた実験によって提案手法の有効性を確認できた。
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