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[2G1-GS-2d-04] Shapeletの出現順序を用いた時系列データ分類
キーワード：時系列データ分類、shapelet、マルチカーネル学習
本研究では時系列データ中の特徴的な部分系列であるShapeletの出現順序情報を利用した分類学習方法を提案する．提案方法では，文字列データ中における単語の出現順序の類似度を定量化するn-gramカーネルを用いてShapelet間の順序関係を定量化する．生成されたShapelet版n-gramカーネルは，マルチカーネル学習により，従来の最小距離による特徴により生成されたカーネルと統合される．マルチカーネル学習はカーネルアライメントに基づく方法で行う．複数の時系列データ分類用のベンチマークデータセットを用い提案手法と従来手法を比較した結果，使用したデータセット全てにおいて精度の向上と標準偏差の縮小が見られ，提案手法の有効性が確認できた．
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