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J-GLOBAL ID：201802262365377489   整理番号：18A0744224

多群出現順位統計量に基づく時系列データの変換

Converting of Stream Data Based on Multi-category Appearance Order Statistics

著者 (3件)： 山岸祐己 (静岡県大) ,  岩崎清斗 (静岡県工技研) ,  斉藤和巳 (静岡県大)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション 数理モデル化と応用(Web)  (情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用(Web))
巻： 11  号： 1  ページ： 45-52 (WEB ONLY)  発行年： 2018年03月14日 
JST資料番号： U0475A  ISSN： 1882-7780  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： データカテゴリの時系列的変化を明確に示し,それらを複数カテゴリ間で比較することを目的として,出現順位を用いた統計量によるデータ変換手法を提案する。ここでの変換手法は,勢力変化可視化法と有意な勢力変化をするカテゴリ検出法である。出現情報の時系列データにおける代表的な変換手法としてはKleinbergのバースト検知がよく知られているが,継続的な傾向分析や,複数カテゴリ間の比較には向いていない。よって我々は,出現傾向の指標として出現順位統計量を考え,多群を扱えるように拡張した手法を提案する。提案法は,出現情報を徐々に変化する傾向指標として変換するため,長期的な傾向変化をとらえやすく,また,各カテゴリの傾向指標は他のカテゴリすべてを基準としているため,任意の複数カテゴリ間の比較が容易である。評価実験では,人工データと現実データを用い提案法の有効性を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *統計量 ,  *データ ,  データ変換 ,  分類 ,  可視化 ,  性質 ,  データ可視化 ,  *時系列データ
準シソーラス用語： カテゴリー分類 ,  バースト性 ,  *順序統計量

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計算理論  (JB02000A)

引用文献 (6件)：

• Kleinberg, J.: Bursty and hierarchical structure in streams, Proc. 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-2002), pp.91-101 (2002).
• Swan, R. and Allan, J.: Automatic generation of overview timelines, Proc. 23rd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2000 ), pp.49-56 (2000).
• Zhu, Y. and Shasha, D.: Efficient Elastic Burst Detection in Data Streams, Proc. 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-2003 ), pp.336-345 (2003).
• Sun, A., Zeng, D. and Chen, H.: Burst Detection from Multiple Data Streams: A Network-based Approach, IEEE Trans. Systems, Man, & Cybernetics Society, Part C, Vol.40, pp.258-267 (2010).
• Mann, H.B. and Whitney, D.R.: On a Test of Whether one of Two Random Variables is Stochastically Larger than the Other, Ann. Math. Statist., Vol.18, No.1, pp.50-60 (1947).

タイトルに関連する用語 (3件)： 順位 ,  統計量 ,  時系列データ