電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-20-10
時系列データのパターン分割における過小時区間の回避
○辻 健太・猪口明博(関西学院大)
 センサーの安価化やスマートフォンの普及などの影響により,蓄積される時系列データが大規模化してきている.このような大規模な時系列データからパターンを抽出することはデータを理解することに大きく貢献する.しかし,時系列データのみからパターンを抽出するAutoPlaitアルゴリズムには,非常に小さい時区間が生成され,それが一つのパターンと見なされてしまうという課題がある.そこで時区間の分割処理を制御する値に,過小時区間の長さに応じたペナルティを付加することによって,過小時区間の生成を抑制する手法を提案する.さらに,従来手法との比較実験を行うことで,提案手法の有効性を確かめると共に,最適分割の探索の仕方における課題についても議論する.