本研究では,複合イベント処理におけるイベント-アクションルールの生成を対話型機械学習に基づいて高品質かつ効率的に行う方法について提案した.提案手法は主に次の2点からなる.1つ目は高性能なイベント検知方法の提案である.この研究ではShapeletと呼ばれる特徴的な時間変動に基づくデータ分類方法をベースに,Shapelet間の順序情報を追加することにより精度を向上させる方法を提案した.2つ目は効率的なルール選択方法の提案である.この研究では,同等の品質をもつ複数のルールがあった場合に,精度と妥当性の高いルールをランキング形式でユーザに提示することにより対話的に効率よく選択する方法を提案した.
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