情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

通常データは時情報と共に保存されており，現在では多様な記号系列データが蓄積されている．
これらのデータはある種の周期性を持つことがあるため，周期性に注目した周期パターン発見手法が研究されてきた．
周期パターンは記号列として定義されるが，実際のデータベースはノイズや外れ値を含むため，自明なパターンや，難解なパターンが出力されるという問題がある．
このような問題に対処するため，通常の系列パターンマイニングを対象として近年提案された有効な前処理手法がスケルトン化である．
当研究はそれを拡張し，周期パターン発見問題においてスケルトン化を用いたパターン発見手法を考案し，評価考察を行い，その有効性を議論する．