我々はリストバンド型センサを常時装着することでどの程度の運動状態をいつからいつまで継続したかを表す運動状態データをライフログとして収集している。
運動状態データにエピソードマイニングを適用することで、全期間において頻出または長時間行われた行動に相当するエピソードを抽出できる。
人の行動では、どの時間帯に行われていたかも重要であり、行動した時間帯の偏りによって生活を特徴づけることが期待できる。
本研究では、時間帯を考慮したエピソードを検討する。エピソードが発生した時間帯の偏りと実際の行動との関連を実データを用いた実験により考察する。