時系列データにおける共起順序保存パターンの発見

Core Concepts

時系列データから、特定のプレフィックスパターンに関連する共起順序保存パターンを効率的に発見する。

Abstract

本論文では、時系列データから特定のプレフィックスパターンに関連する共起順序保存パターン(COP)を効率的に発見するアルゴリズムCOP-Minerを提案している。 COP-Minerは以下の3つの部分から構成される: キーポイントの抽出: 時系列データのノイズや歪みを低減するため、局所的な極値点を抽出する。 準備段階: 最初の発見ラウンドのための準備として、サフィックスパターンの出現回数の計算、プレフィックスパターンの出現回数の検証、融合パターンの計算などを行う。 反復的な支持度計算と頻出COPの発見: 接頭辞パターンと接尾辞パターンの出現回数を利用した効率的な支持度計算手法を提案し、頻出COPを発見する。 実験結果から、COP-Minerは他の競合アルゴリズムよりも実行時間と拡張性が優れており、キーポイントアラインメントを用いたCOPが時系列予測の性能向上に寄与することが示された。

Stats

時系列データ t は (16,8,11,10,12,16,17,13,20,18,21,22,18,14,21,24,23,27,25,28) である。 サフィックスパターン s = (1,3,2)の出現回数は 4 回である。 プレフィックスパターン o = (2,1,4,3)の出現回数は 4 回である。 融合パターン (1,3,2,4)の出現回数は 5 回である。

Quotes

"時系列データから、特定のプレフィックスパターンに関連する共起順序保存パターンを効率的に発見する" "COP-Minerは実行時間と拡張性が優れており、キーポイントアラインメントを用いたCOPが時系列予測の性能向上に寄与する"

Key Insights Distilled From

Co-occurrence order-preserving pattern mining

by Youxi Wu,Zhe... at arxiv.org 05-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.19243.pdf

Deeper Inquiries

質問1

COP-Minerは時系列データ以外の分野でも適用可能です。例えば、顧客の購買行動やウェブサイトのユーザー行動など、順序を重視するパターンマイニングが必要なさまざまな分野で活用できます。COP-Minerのアルゴリズムは、特定のプレフィックスパターンに関連するパターンを見つけるための効率的な手法を提供しており、これは時系列データ以外のデータセットにも適用可能です。

質問2

COP-Minerの性能をさらに向上させるためには、いくつかの改善策が考えられます。まず、サポート計算の効率を向上させるために、より効率的なアルゴリズムやデータ構造を導入することが重要です。また、パターンマッチングや検証のプロセスを最適化し、計算コストを削減することも有効です。さらに、並列処理や分散処理を活用して処理速度を向上させることも考えられます。

質問3

COP-Minerで発見された共起順序保存パターンは、さまざまな応用分野で活用できます。例えば、株価の予測や需要予測、医療データの解析など、時系列データのパターンを活用した予測や分析に役立ちます。さらに、マーケティングキャンペーンの最適化や顧客行動の理解など、ビジネス領域でも有用性が高いと考えられます。共起順序保存パターンは、将来のトレンドやパターンを予測するための貴重な情報を提供し、さまざまな分野での意思決定や予測に活用できます。