多次元ストリーミング時系列データの効率的なモチーフモニタリングアルゴリズム

IPSJ

Abstract

近年，多くのIoT機器は多次元ストリーミング時系列データを生成しており，それらを分析することに注目が集まっている．時系列データを分析する最も重要な技術として，時系列データの中に最も多く現れるサブシーケンスであるレンジモチーフがある．本稿では，多次元ストリーミング時系列データに対してレンジモチーフをモニタリングする問題に取り組む．この問題を解決するため，新たな値を観測した際，新たに生成された多次元サブシーケンスとこれまでに生成された全ての多次元サブシーケンスとの距離を計算することが考えられるが，これは効率的ではない．そのため，効率的にレンジモチーフをモニタリングするアルゴリズムMMM（Multidimensional Motif Monitoring）を提案する．MMMでは，サブシーケンスをクラスタに分割し，三角不等式を用いることで不必要な距離計算の回数を削減する．4つの実データを用いた実験により，MMMの有効性を確認する．

Journal

Details 詳細情報について

  • CRID
    1050574047071131136
  • NII Article ID
    170000180623
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00199839/
  • Text Lang
    ja
  • Article Type
    conference paper
  • Data Source
    • IRDB
    • CiNii Articles

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