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本研究では，時間的に変化する未知の相互作用のパターンを複数の時系列データセットから自動検出し，かつ相互作用の定量的評価を可能とする手法の開発を目指した．ベータ過程自己回帰隠れマルコフモデルなどで基礎的なパターンを抽出し，その基礎的なパターンの組み合わせからなるより複雑なパターンをベイズ階層言語モデルなどで捉えることで，上述の手法を実現した．環境統制が困難な状況下で計測された時系列データに対しても相互作用パターンを抽出できるため，広く応用可能な手法であると言える．本内容は国際会議で発表を行い（Briones et al., 2018），国際論文誌にも投稿済みで，現在査読中の状況である．
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