講演名 2007-05-31
時間の階層構造と頻出部分木抽出を用いた系列データ分析(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
福田 遼平, 大野 博之, 稲積 宏誠,
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抄録(和) 本研究では年・週・月などの階層ごとの時間情報を元にした知識発見手法について検討する.カテゴリカル属性をもつ時系列データに対して,その順序と階層を維持した状態の順序木で表現し,そして共通部分木を探すことで特徴を抽出する.そして通常非常に多く得られる特徴を,元のデータの部分木保有状況からグループ化し,その説明能力とクラスごとの特徴を把握する上での有効性を検討する.
抄録(英) Finding hierarchical relations from categorical time series data can be an effective way for feature extraction. To do this, we convert the data into the ordered tree structures, and get sub-patterns with wild cards using a tree mining algorithm. As a result, we usually get many sub-patterns. So, we will use clusters of sub-patterns made by these supports of the time series data, and find characteristics of the data. We will use this method for classification problem.
キーワード(和) データマイニング / 時系列データ / グラフマイニング / 半構造データ
キーワード(英) Data Mining / Time Series Data / Graph Mining / Semi Structured Data
資料番号 AI2007-9
発行日

研究会情報
研究会 AI
開催期間 2007/5/24(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
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)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 時間の階層構造と頻出部分木抽出を用いた系列データ分析(「自動化:推論,発見,学習,データマイニング」及び一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) An Analysis of Sequential Data with Hierarchical Structure of Time Frame Using Frequent Subtree Mining
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) データマイニング / Data Mining
キーワード(2)(和/英) 時系列データ / Time Series Data
キーワード(3)(和/英) グラフマイニング / Graph Mining
キーワード(4)(和/英) 半構造データ / Semi Structured Data
第 1 著者 氏名(和/英) 福田 遼平 / Ryohei FUKUDA
第 1 著者 所属(和/英) 青山学院大学大学院理工学研究科理工学専攻博士前期課程
Graduate school of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University
第 2 著者 氏名(和/英) 大野 博之 / Hiroyuki OONO
第 2 著者 所属(和/英) 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
College of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University
第 3 著者 氏名(和/英) 稲積 宏誠 / Hiroshige INAZUMI
第 3 著者 所属(和/英) 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
College of Science and Engineering, Aoyama Gakuin University
発表年月日 2007-05-31
資料番号 AI2007-9
巻番号(vol) vol.107
号番号(no) 78
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日