稀な事象同士の関連性指標

金城 敬太; 相澤 彰子; 市瀬 龍太郎; 小暮 厚之

doi:10.11517/pjsai.JSAI2010.0_3A11

抄録

本論文は，複数の時系列データから，関連性が高い異常値の組を抽出する時系列データマイニング法を提案する．ある系列で変化点や異常点など発生した場合に他の系列へ波及することがあり，こうしたルールの獲得を目指す．方法は，時系列での異常値をみつけ，次に異常値同士の関係を関連性指標を用いて抽出をする．テストデータに本手法を適用した結果，情報の抽出が出来た．今後リスク分析や新しい予兆などの発見に期待できる.

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