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日毎の粒度で長期に亘って時系列的に蓄積された健康ビッグデータを、これまでの研究で明らかになったデータの周期的な季節変動をフィードバックさせて処理し、個人の健康管理に役立つ知識を抽出する手法を開発した。１例として、試行中のクラウド型個人健康管理システムの１人のボランティアユーザが8年7か月に亘り蓄積した日毎粒度の家庭血圧データとエネルギー消費/摂取に関わる生活習慣データとの関係を遅延相関分析法をコアとした健康データマイニング技術により分析した。その結果、家庭血圧の周期的な季節変動を変動幅に基づき補正することにより時系列データのばらつきは正規分布に近づき、両者の間に有用な相関ルールが得られた。
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