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J-GLOBAL ID：201802255423186038   整理番号：18A0196337

方向変化と動的しきい値を用いた時系列ストリームからのイベント検出【Powered by NICT】

Event detection from time-series streams using directional change and dynamic thresholds

著者 (2件)： Alkhamees Nora (School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, Colchester, UK) ,  Fasli Maria (School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, Colchester, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Big Data  ページ： 1882-1891  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： データストリームからのイベント検出は挑戦的であるそのような流れの特性,データ要素をリアルタイムに到着すると高速で,非有界サイズの河川であり,さらにこれまで到達したデータ要素上のバックトラックあるいは全履歴の軌道をレビューし,維持することはできない。金融時系列ストリームは,微細な時間スケールでの財務データ(ダニデータ)の源である。本研究では,時系列ストリーム内で起こる事象を検出することを目的とし,筆者らのアプローチが方向性変化アプローチ,事象を検知するために与えられたしきい値に基づく価格変動をまとめたを利用している。本論文では,方向変化事象の検出に使用される動的しきい値定義法を提案した。しきい値は前日価格転移と電流日開口価格に基づいて日常的に計算した。実験は時系列ストリーム上で起こる方向変化事象を検出するための1分間データフローレベル(1分数)を,著者らのしきい値定義法異なる固定しきい値に対することを試験するために,30週間以上運転した。検出されたイベントは,同じ日事象が見られた研究シェアに関する公表されたニュース見出しに対して評価した。の結果は,毎日の動的計算しきい値は異なる静的固定しきい値よりも正確にイベントを検出したことを明らかにした。Copyright 2018 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： 開口 ,  電流 ,  河川 ,  ニュース ,  高速度 ,  *指向性
準シソーラス用語： 実時間 ,  データストリーム ,  *イベント検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動的しきい値 ,  時系列 ,  ストリーム ,  イベント検出