ビッグデータ解析

大事な特徴を捉えて流れるデータを把握する

~多次元時系列データからの特徴抽出~

概要

多次元(多くの特徴量を持つ)時系列データから時間的なパターンを高精度かつ自動的に抽出する技術を考案しました.時系列データの連続性の制約のもとで,各次元の特徴の有効性を推定して,時系列データに内在する特徴の共起パターンを確率モデルで推定します.本技術の特長は,時系列データからパターンを見つけるだけでなく,「パターンを特徴づける特徴量」も自動的に抜き出すことができる点です.これにより,大量のノイズが混ざった時系列データからもパターンを発見できる上に,解析後のパターンの解釈などの人手の工数を減らすことに貢献できます.

ポスター


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展示担当者

石黒 勝彦
石黒 勝彦
協創情報研究部