| 講演名 | 2004/11/30 Feature Discovery in Temporal Data(Artificial Intelligence III)(Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining) , |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | In mining time series data, the graph similarity of the data can be used as an effective tool. However, when the time series has missing data, the utility of graph similarity in analyzing time series data is limited. The present study investigates experimentally the impact of missing values in time series data on dynamic time warping, a method that is commonly used in determining graph similarity. Based on the results of the investigation, we propose a new method by which to treat time series data having missing values. The proposed method uses point similarity rather than graph similarity. Experiments were conducted in order to evaluate the performance of the proposed method, and the results indicate that the proposed method is effective for finding features in time series data. |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | AI2004-61 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2004/11/30(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Discovery in Temporal Data(Artificial Intelligence III)(Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ, and IEICE-SIGAI on Active Mining) |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | / RYUTARO ICHISE |
| 第 1 著者 所属（和/英） | Intelligent Systems Research Division, National Institute of Informatics Hitotsubashi |
| 発表年月日 | 2004/11/30 |
| 資料番号 | AI2004-61 |
| 巻番号（vol） | vol.104 |
| 号番号（no） | 488 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |