[2D]時系列データ(2)

14:40 〜 15:05

[2D-04] 連続CP分解によるスパーステンソルの将来予測

*徳持 進一^1,2、川畑 光希¹、松原 靖子¹、櫻井 保志¹ (1. 大阪大学産業科学研究所、2. 大阪大学工学部電子情報工学科)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

時系列テンソル、将来予測、特徴抽出、非線形モデリング

Web上では1秒単位のタイムスタンプで記録されるようなスパーステンソルデータが多く生成されている。これらのデータは、1時間や1日間の期間で集約し、CP分解結果などの解析・モデリングを行うことで、将来予測に用いることができる。しかしその場合、ストリーム処理において、最低でも集約期間だけデータが溜まるまで待つ必要があり、それまでに到着した最新データを解析に含めることができないという時間スケールの制約に縛られてしまう。そこで本研究で提案する手法では、(a)高速連続CP分解手法を用い、時間スケールの制約に縛られずに最新データを含めて高速にストリーム処理を行う。また、(b) データ中に含まれるトレンド成分・シーズナリティ成分を捉え、それを元にモデルを構成し将来予測を行う。実データを用いた評価実験では、本手法が既存手法と比較してより高精度な将来予測を達成していることを明らかにした。