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J-GLOBAL ID：201802220445374400   整理番号：18A1056213

確率的データストリームにおける情報理論に基づく指標を用いた正規表現パターン照合手法

著者 (2件)： 杉浦健人 (名古屋大 大学院情報科学研究科) ,  石川佳治 (名古屋大 大学院情報学研究科)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D(Web)
巻： J101-D  号： 4  ページ： 641-656 (WEB ONLY)  発行年： 2018年04月01日 
JST資料番号： U0473A  ISSN： 1881-0225  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 機械学習技術を用いたセンシングデータの解析は近年活発に行われており,複合イベント処理などの更なる応用が期待されている。しかし,センサの精度や周囲の環境しだいで認識の正確さは落ちてしまうため,認識したイベントの不確実性を考慮する必要がある。そこで本論文では,認識結果が確率的データストリームとして表されることを想定し,確率的データストリーム上での正規表現パターン照合による複合イベント処理について述べる。まず,生起確率の大きい照合結果を単純に選ぶだけでは適切な照合結果が得られないことを示し,情報理論に基づく指標を用いた照合結果の選出を提案する。次に,非確率的データストリームにおけるパターン照合のセマンティクスを紹介し,確率的データストリームにおけるパターン照合の問題定義を定める。最後に,照合結果を効率的に得るために有限オートマトンを基にしたアルゴリズムを提案し,実データ及び人工データを用いた実験により提案手法の有効性と効率性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *データ ,  *情報理論 ,  *正規表現 ,  *パターンマッチング ,  機械学習 ,  データ解析 ,  処理 ,  確率 ,  有限オートマトン ,  不確実性 ,  指標
準シソーラス用語： データストリーム ,  リモートセンシングデータ ,  *確率的データストリーム ,  生起確率 ,  複合イベント処理 ,  評価指標

分類 (1件)： オートマトン理論  (JB04000O)

引用文献 (33件)：

• J. Yin, Q. Yang, and J.J. Pan, “Sensor-based abnormal human-activity detection,” IEEE TKDE, vol.20, no.8, pp.1082-1090, 2008.
• L. Chen, C. Nugent, and H. Wang, “A knowledgedriven approach to activity recognition in smart homes,” IEEE TKDE, vol.24, no.6, pp.961-974, 2012.
• O.D. Lara and M.A. Labrador, “A survey on human activity recognition using wearable sensors,” IEEE Commun. Surveys Tutorials, vol.15, no.3, pp.1192-1209, 2013.
• G. Cugola and A. Margara, “Processing flows of information: From data stream to complex event processing,” ACM Comput. Surv., vol.44, no.3, pp.15:1-15:62, 2012.
• T.T.L. Tran, L. Peng, Y. Diao, A. McGregor, and A. Liu, “CLARO: Modeling and processing uncertain data streams,” VLDB J., vol.21, no.5, pp.651-676, 2012.

タイトルに関連する用語 (7件)： 確率 ,  データストリーム ,  情報理論 ,  指標 ,  正規表現 ,  パターン照合 ,  手法