| 研究概要 |
本研究の目的は,従来から統計・制御分野で議論されてきた変化検出の理論を基礎として,大規模かつ複雑なシステムから生成される時系列データに対して適用可能な,変化検出のための新たな枠組みを確立し,その実用可能性を検証することである.
本年度は特に,密度比推定と呼ばれる枠組みを変化点検知に適用し,更にそのオンライン化について議論し,効率的に変化点検知を実行可能なアルゴリズムの導出を行った.本アルゴリズムはノンパラメトリックな手法であり,複雑なシステムの変化を捉えることが可能となるという特徴を持つ.本成果は,データマイニング分野において高いレベルの国際会議にも採録され評価されている.またこれに加えて,高次データ表現(テンソル表現)を用いることにより,明示的にデータ内の構造を利用することが可能な枠組みについても検討を行った.この枠組みは,申請者が以前提案した部分空間法に基づく変化点検知アルゴリズムをより一般化したものとなっている.
研究実施計画で述べたように,大規模かつ複雑なデータを対象とした変化検出においては,事前知識の有効的な利用やアルゴリズムの効率化が極めて重要となる.本研究では,これらの効率的なアルゴリズムの構築から,その実装方法などの計算アーキテクチャまでの総合的な枠組みを構築することを目標としたものである.当該年度得られた成果により,本目標のための基礎が築かれ,次年度における研究へとつなげる事が可能になったといえる.
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