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J-GLOBAL ID：202202284574581330   整理番号：22A2387552

長時間エピソードマイニングにおける冗長な重複の回避によるオカレンス作成処理の削減手法

Method for Reducing Occurrence Creation Processes by Avoiding Redundant Overlaps in Long Duration Episode Mining

著者 (4件)： 橋本一輝 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  新谷隆彦 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  大森匡 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  藤田秀之 (電通大 大学院情報理工学研究科)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 21st  号： 第2分冊  ページ： 209-210  発行年： 2022年08月30日 
JST資料番号： L4664A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・ライフログデータの収集に関する長時間エピソードマイニング(行動の長時間エピソードを抽出する)における冗長な重複の回避によるオカレンス(エピソード出現区間)作成処理の削減手法について検討。
・長時間エピソードマイニングでは,Episode-Weighted Utilization(EWU)と呼ばれるエピソードが最大まで成長した時の評価値を利用して候補エピソードの枝刈りを実施。
・従来のEWU計算では考慮しない重複を考慮した計算で導出される上限値を作成して,長時間エピソードマイニングの探索処理の負荷低減手法を提案。
・評価実験によって,従来手法と比較して,提案手法ではオカレンスの数と実行時間を低減できることを確認。

シソーラス用語： *データマイニング ,  記録 ,  データ収集 ,  *探索問題 ,  上限 ,  *情報検索 ,  冗長性 ,  枝刈りアルゴリズム ,  探索アルゴリズム
準シソーラス用語： *エピソードマイニング ,  *エピソード ,  ライフログ ,  ログデータ ,  *情報探索 ,  負荷低減 ,  実行時間

分類 (2件)： 検索技術  (AC06020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (2件)：

• T. Shintani, T. Ohmori and H. Fujita, Method for Comparing Long-term Daily Life using Long- duration Episodes, DARLI-AP, 2019.
• C. Wu, Y. Lin, Y. Philip, T.Vincent, Mining High Utility Episodes in Complex Event Sequences, ACM SIGKDD, 2013.

タイトルに関連する用語 (3件)： エピソード ,  回避 ,  手法