文献

J-GLOBAL ID：201702218621667686   整理番号：17A1775636

大型イベント配列におけるイベント相関マイニングと時間遅れのためのフレームワーク【Powered by NICT】

Framework for mining event correlations and time lags in large event sequences

著者 (3件)： Zoller Marc-Andre (Institute of Computer Science, University of Goettingen, Germany) ,  Baum Marcus (Institute of Computer Science, University of Goettingen, Germany) ,  Huber Marco F. (USU Software AG, Rueppurrer Str. 1, Karlsruhe, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： INDIN  ページ： 805-810  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： イベント相関はログファイルに基づく予防保全のための,例えば,イベントシーケンスにおける事象間の依存性を検出するタスクである。本研究では,イベント相関のための新しいデータ駆動型,一般的なフレームワークを提示した。候補事象型対を決定するための高速予備検定統計量を用いた。次に,これらの対の間の時間遅れの正確な分布を計算した。この目的のために,二事象配列を整列させ,最適イベント帰属を開発する新しい効率的な反復法。我々の実験では,提案方法は最先端の方法よりも数桁高速であるが,常に,類似していた(あるいはより良い)の結果が得られた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 逐次近似 ,  *予防保全 ,  高速度
準シソーラス用語： 最先端 ,  データ駆動 ,  ログファイル ,  *時間遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大型 ,  イベント ,  相関マイニング ,  時間遅れ ,  フレームワーク