| 講演名 | 2017-03-07 系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用 岸本 薫(名工大), 烏山 昌幸(名工大), 中川 和也(名工大), 木村 幸太郎(阪大), 依田 憲(名大), 梅津 佑太(名工大), 梶岡 慎輔(名工大), 津田 宏治(東大), 竹内 一郎(名工大), |
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| 抄録(和) | 近年, GPS 等の計測機器の軽量化・低コスト化により, 動物の行動を正確に記録したバイオロギングデータに対して, データ科学を用いることで膨大な情報を定量的に解析し, 未知の知見を引き出す試みに注目が集まり始めている. バイオロギングデータは移動情報が多く, パターンの系列として表現できる. 本稿では特に, パターンによる予測モデルを構築する解析法を考える. しかし, 系列情報は組み合わせ的に存在するため, 単純な方法ではモデルの最適化計算が非常に困難である. そこで, 提案法として系列パターンマイニングとセーフスクリーニングを組み合わせた効率的な数え上げにより, その問題を解決する. |
| 抄録(英) | Recently, the analysis for time-series logging data of animal behaviors, called bio-logging data, has attracted a wide attention in ethology because of development of a variety of logging devices including GPS. Most of bio-logging data are records of time-series movements of animals which can be represented as a sequence of patterns. In this paper, we consider mining predictive patterns from the sequence data by building a sparse prediction model. However, a huge number of possible patterns exist by which a naive application of machine learning algorithms is prohibitive. We propose an efficient approach to the predictive pattern mining by combining sequential pattern mining and the safe screening technique, which enable us to prune a bunch of unnecessary sub-sequences without losing the model optimality. |
| キーワード(和) | 系列パターンマイニング / セーフスクリーニング / バイオロギングデータ |
| キーワード(英) | Sequential pattern mining / Safe screening / Bio-logging data |
| 資料番号 | IBISML2016-105 |
| 発行日 | 2017-02-27 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2017/3/6(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京工業大学 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology |
| テーマ（和） | 統計数理，機械学習，データマイニング，一般 |
| テーマ（英） | Statistical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc. |
| 委員長氏名（和） | 福水 健次(統計数理研) |
| 委員長氏名（英） | Kenji Fukumizu(ISM) |
| 副委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 副委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 津田 宏治(東大) / 竹内 一郎(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 神嶌 敏弘(産総研) / 岩田 具治(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshihiro Kamishima(AIST) / Tomoharu Iwata(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Safe Pruning Rule for Predictive Sequential Pattern Mining and Its Application to Bio-logging Data Analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 系列パターンマイニング / Sequential pattern mining |
| キーワード(2)（和/英） | セーフスクリーニング / Safe screening |
| キーワード(3)（和/英） | バイオロギングデータ / Bio-logging data |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岸本 薫 / Kaoru Kishimoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NIT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中川 和也 / Kazuya Nakagawa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 木村 幸太郎 / Kotaro Kimura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 依田 憲 / Ken Yoda |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 梅津 佑太 / Yuta Umezu |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 梶岡 慎輔 / Shinsuke Kajioka |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 津田 宏治 / Koji Tsuda |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 9 著者 氏名（和/英） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi |
| 第 9 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 発表年月日 | 2017-03-07 |
| 資料番号 | IBISML2016-105 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | IBISML-500 |
| ページ範囲 | pp.41-48(IBISML), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2017-02-27 (IBISML) |