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  1. 紀要(神奈川工科大学研究報告)
  2. B 理工学編
  3. 第31号-第40号(2006年度-2015年度)
  4. 第37号

背景情報を活用するデータマイニングシステムの開発

https://doi.org/10.34411/00001093
https://doi.org/10.34411/00001093
e2c7a62c-aba3-4286-9ba9-74895bd9cce9
名前 / ファイル ライセンス アクション
kkb-037-013.pdf kkb-037-013.pdf (3.9 MB)
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2020-11-24
タイトル
タイトル 背景情報を活用するデータマイニングシステムの開発
言語 ja
タイトル
タイトル Development of Data Mining System using Background Information
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 data mining
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 time-series data
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 annotation
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 dynamic time warping
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 decision tree learning
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
ID登録
ID登録 10.34411/00001093
ID登録タイプ JaLC
著者 杉村, 博

× 杉村, 博

ja 杉村, 博

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松本, 一教

× 松本, 一教

ja 松本, 一教

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Sugimura, Hiroshi

× Sugimura, Hiroshi

en Sugimura, Hiroshi

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Matsumoto, Kazunori

× Matsumoto, Kazunori

en Matsumoto, Kazunori

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper proposes a system which datamines annotated time series leading by a discovery of feature patterns. Several studies propose extraction methods from time series data which is sequence of numerical values. They generally have a lot of important information in background, but it is not included in data. We point out that analysis methods without background information have limitations. We therefore develop two mechanisms that uses annotations which are compact expressions of back ground informaion. First mechanism runs in two stages. In the first stage, the system discovers important feature patterns. For this purpose, we propose a feature importance measure which is called FI. The second stage builds IF-THEN rules that predict future behaviors based on the annotations. For the understandability of the prediction rule, we use the IF-THEN rule style that represents X→ Y as the association rule. In order to extract the rule from time series data, we propose a new datamining method. The second mechanism is an automation of the annotation process. An automation function and/or decentralization function for this task is needed because human annotations require high costs. We thus also develop an automatic annotation method for financial time series data based on web news sites. We explain how these two mechanisms are harmonized in the entire process.
言語 en
書誌情報 神奈川工科大学研究報告.B,理工学編

巻 37, p. 65-70, 発行日 2013-03-20
出版者
出版者 神奈川工科大学
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 09161902
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10074179
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 15:03:06.929927
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