抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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時系列モチーフは約実数値時系列データにおける繰り返しパターンである。探索的データマイニングのための有用な,種々の時系列クラスタリング,分類,セグメンテーション,ルール発見,可視化アルゴリズムのための入力として使用されることが多い。2002年の単変量時系列に対する最初のモチーフ発見アルゴリズムの導入以来,多数の努力が多次元の場合にモチーフを一般化した。本研究では,著者らは,すべての次元に及ぼすモチーフを見出そうとし典型的に,これらの努力は最も工夫状況を除いて意味のあるモチーフを生産しないであろうことを示した。はこの発見を説明し,mSTAMP,多次元モチーフの意味のある発見を可能にするアルゴリズムを提案した。客観的かつ主観的に意味のある結果を産生を超えて,このアルゴリズムは宿主の付加的な利点,はるかに速く,少ないパラメータを必要とするストリーミングデータを支えるを含んでいた。オーディオ処理,産業,スポーツ分析のような多様なドメインに関する著者らのmSTAMPベースモチーフ発見フレームワークの有用性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】