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J-GLOBAL ID：201702253342401381   整理番号：17A0524084

系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用

Safe Pruning Rule for Predictive Sequential Pattern Mining and Its Application to Bio-logging Data Analysis

著者 (9件)： 岸本薫 (名古屋工大 大学院工学研究科) ,  烏山昌幸 (名古屋工大 大学院工学研究科) ,  中川和也 (名古屋工大 大学院工学研究科) ,  木村幸太郎 (大阪大 大学院理学研究科) ,  依田憲 (名古屋大 大学院環境学研究科) ,  梅津佑太 (名古屋工大 大学院工学研究科) ,  梶岡慎輔 (名古屋工大 大学院工学研究科) ,  津田宏治 (東大 大学院新領域創成科学研究科) ,  竹内一郎 (名古屋工大 大学院工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 116  号： 500(IBISML2016 100-111)  ページ： 41-48  発行年： 2017年02月27日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： 近年,GPS等の計測機器の軽量化・低コスト化により,動物の行動を正確に記録したバイオロギングデータに対して,データ科学を用いることで膨大な情報を定量的に解析し,未知の知見を引き出す試みに注目が集まり始めている。バイオロギングデータは移動情報が多く,パターンの系列として表現できる。本稿では特に,パターンによる予測モデルを構築する解析法を考える。しかし,系列情報は組み合わせ的に存在するため,単純な方法ではモデルの最適化計算が非常に困難である。そこで,提案法として系列パターンマイニングとセーフスクリーニングを組み合わせた効率的な数え上げにより,その問題を解決する。(著者抄録)

シソーラス用語： *データマイニング ,  *予測モデル ,  *スクリーニング ,  記録 ,  *ツリー構造 ,  計算機シミュレーション ,  データ解析 ,  動物行動 ,  数え上げ理論 ,  アルゴリズム ,  木探索 ,  双対問題
準シソーラス用語： 系列パターンマイニング ,  セーフスクリーニング ,  シーケンスマイニング ,  計算機実験 ,  バイオロギングデータ ,  枝刈り【木探索】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算理論  (JB02000A)

引用文献 (7件)：

• K.-N. P and L. N, ′′Supervised descriptive rule discovery: A unifying survey of contrast set, emerging pattern and subgroup mining,′′ Journal of Machine Learning Research, vol.10, pp.377-403, 2009.
• S. Nowozin, G. Bakir, and K. Tsuda, ′′Discriminative subsequence mining for action classification,′′ Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, pp.1-8, 2007.
• J. Ayres, J. E. Gehrke, T. Yiu, and J. Flannick, ′′Sequential pattern mining using bitmaps,′′ Proc 2002 ACM SIGKDD Int. Conf. Knoledge Discovery in Databases, 2002.
• J. Pei, J. Han, B. Mortazavi-Asl, H. Pinto, Q. Chen, U.Dayal, and M.-C. Hsu, ′′Prefixspan: Mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth,′′ ICDE '01 Proceedings of the 17th International Conference on Data Engineering, pp.215-224, 2001.
• E. Ndiaye, O. Fercoq, A. Gramfort, and J. Salmon, ′′Gap safe screening rules for sparse multi-task and multi-class models,′′ E. Ndiaye, O. Fercoq, A. Gramfort, and J. Salmon, pp.811-819, 2015.

タイトルに関連する用語 (6件)： 系列 ,  パターンマイニング ,  予測 ,  モデリング ,  データ分析 ,  応用