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J-GLOBAL ID：201302294023021631   整理番号：13A0626836

時系列データマイニング

Time-Series Data Mining

著者 (2件)： ESLING Philippe (Inst. Rech. et Coordination Acoustique/Musique (IRCAM)) ,  AGON Carlos (Inst. Rech. et Coordination Acoustique/Musique (IRCAM))
資料名： ACM Computing Surveys  (ACM Computing Surveys)
巻： 45  号： 1  ページ： 12:1-12:34  発行年： 2012年11月 
JST資料番号： E0003B  ISSN： 0360-0300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは大半の時系列システムの性質である3つの核となる要素,すなわち1)データ表現技術は時系列の基本的特性,すなわち不変的な性質をいかに表現するか,2)類似性測定は知覚基準に基づく類似性の概念をどのように確立するか,3)高速の問合せを可能にするためにどのような索引機構を適用するか,について提案した。時系列データマイニングは,複雑さの持つ非常に多くの様相を明かしてくれる。またロバスト性について4つのタイプに形式化することで,著者らは既存の類似性測定を比較し,データの性質に応じて最も適した類似性を選択する一般的指針をもたらした。時系列データマイニングのテーマでは一連の未解決の問題が出てくるが,このような未解決な問題の中にこそ研究の関心事があるといえる。

シソーラス用語： *データマイニング ,  データ表現 ,  類似性 ,  質問処理 ,  データ構造 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 索引構造 ,  *時系列データマイニング ,  問合せ処理

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 時系列データマイニング