[4D]ストリームデータ

10:50 〜 11:15

[4D-03] 時間変化する因果関係の抽出に基づいた高速将来予測

*千原 直己^1,2、松原 靖子¹、藤原 廉^1,2、櫻井 保志¹ (1. 大阪大学産業科学研究所、2. 大阪大学大学院情報科学研究科)

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：

時系列データ分析、ストリームデータ、動的システム、因果探索

本論文では，大規模時系列データストリーム中の時間変化する因果関係の抽出および将来予測を同時に行うための最新手法 ModePlait を提案する．提案手法は以下の優れた特性を全て満たす．(a) 時々刻々と変化する環境の移り変わりに従って変化する因果関係を明らかにする．(b) 時間変化する因果関係の抽出および将来予測を同時かつ正確に行う．(c) 計算時間は時系列データストリーム全体の長さに依存せず，高速に処理を行う．人工データおよび実データを用いた評価実験により，提案手法が最新の既存手法に比べて因果探索，将来予測の両方の観点において高精度であること，そして，計算効率の良い高速な処理が可能であることを明らかにした．