人工知能学会全国大会論文集
第29回全国大会(2015)
セッションID: 3C4-5
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オンライン処理による多次元時系列データのモチーフ長を考慮したモチーフ発見
*鷹取 留亞子上原 邦昭
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抄録

近年,時系列データの中からモチーフと呼ばれる,データの特徴を表す類似パターンを発見する研究が盛んに行われている.モチーフの発見にはバッチ処理とオンライン処理があるが,オンライン処理の場合,保存するデータ量と計算時間の制約が存在する.本研究では,これらの問題を考慮した上で,さらに特徴を捉えたモチーフを発見するために,最適モチーフ長の推定と多次元データの処理を行うモチーフ発見手法について述べる.

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© 2015 一般社団法人 人工知能学会
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