距離空間と出現確率時系列の幾何学的性質に基づくセグメント高速探索法

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  • キョリ クウカン ト シュツゲン カクリツ ジケイレツ ノ キカガクテキ セイシツ ニ モトヅク セグメント コウソク タンサクホウ
  • An Efficient Segment Search Method Based upon Geometric Properties of Metric Space and Output Probability Sequence
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抄録

時空間系列のセグメント高速探索を実現するためにクラスタリングによる枝刈り手法が提案されてきた．本論文では距離空間と出現確率時系列の幾何学的な性質に基づくセグメント探索法を述べその有効性を実験的に評価する．提案法は数学的な距離の公理である三角不等式を用いて枝刈り判定を行うものであり，区分化中心判定法（M1），クラスタ中心判定法（M2）および距離プルーニング法（M3）の3 つから成り立っている．これらを用いて枝刈りが行えない場合にはActive 探索法（AS）を適用する．探索評価実験の結果，提案法（M1+M3+AS）はActive 探索法に比べて距離計算回数において12?20 倍程度，処理速度において26 ? 36 倍程度高速であること，M1+M3 はM1+M2 に比べて距離計算回数において37 倍程度，処理速度において5 倍程度高速であること，さらに提案法（M1+M3）と二分探索法を組み合わせることによりさらに高速化が可能であることを示す．

Several studies on efficient segment search methods have been carried out. This paper proposes a new efficient segment searching method based on geometric properties of metric space and output probability sequence and evaluates the effectiveness of the proposed method through searching experiments. The new search method is based on the property of triangle inequality in mathematical distance. The efficient searching is implemented based on the following three components; determination using segmentation centers (M1), determination using clustering centers (M2), and distance pruning (M3). When the determination can not be performed using the above three components, the conventional Active search (AS) is applied. The experimental results show that the proposed method (M1+M3+AS) runs about 12 窶骭€ 20 times less distance computation and 26 窶骭€ 36 times faster than the conventional Active searching, M1+M3 is more efficient about 37 times less distance computation and 5 times faster than M1+M2, and a combination of M1+M3 and binary searching achieves much faster.

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