(57)【要約】【課題】時系列データからだけでは獲得できない知識の抽出のために、データ記録に関わったとおもわれる背景情報やユーザの知識をタグとして入力、削除、編集可能な機能と、このタグを記録する機能、さらにタグと時系列データを一体となって可視化する機能を有することによって、解析対象の時系列データに対して新たな知識発見が行える、汎用的な装置を提供することを目的とする。【解決手段】装置はセンサデータや株価データなどの時間とともに記録された数値の系列である時系列データと、そのデータの記録に関連する外部的な情報であるメタデータをタグとして、発生時間、終了時間とともに記録する機能と、それらを視覚的に表示する機能、メタデータを自動的にインターネットから収集してタグとして記録する機能と、人間がタグを追加、削除、編集を行える機能を持つ。【選択図】図２
2013122657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサデータや株価データなどの時間とともに記憶された数値の系列である時系列データと、そのデータの記録に関連する外部的な情報であるメタデータをタグとして、発生時間、終了時間とともに記録する装置。
【請求項２】
請求項１の装置に記憶されている時系列データとタグを視覚的に表示する機能を有する装置。
【請求項３】
請求項１の装置に対してインターネットから自動的にタグを収集して記録する機能を有する装置。
【請求項４】
請求項１の装置に対して人間がタグの追加、削除、編集を行える機能を有する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は時系列データとメタデータを蓄積、活用するための情報システムの装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報システムは社会生活において当然のように利用され、それに伴って膨大な量のデータが多彩な形式で蓄積されており、この多様なデータに対応するデータマイニング技術の重要性が高まっている。とくに、センサデータのように時間とともに記録された数値のシーケンス（時系列データ）だけを直接人間が扱うことは難しく、機械的な処理による知識抽出が望まれている（非特許文献１）。さらに、一般にデータの背景には重要な情報が内在しており、時系列データ以外の人間による解釈や背景情報が伴わなければ抽出できない情報があると考えられる。
【０００３】
非特許文献２にあるように大量のデジタルコンテンツを有効利用するため、テキストや音楽などに対してメタデータ（アノテーション）を付与し利用する研究が盛んに行われており、従来困難であった検索やコンテンツ簡約など多くのタスクを実現するための手助けになることが知られている。このようにタグを付与することをタギング、またはアノテーションという。具体的にデータに対して関連する情報をタグとして付与して利用する方法として、非特許文献３では医療の電子カルテへ付与したタグの利用方法が提案されている。同様に時系列データにアノテーションを付与して、商品の売上げに対する宣伝効果や薬剤投与による病状の変化を抽出する場面が考えられるが、そのような研究はまだ提案されていない。
【０００４】
さらに、タギングにかかるコストは非常に高く、人間が一つ一つデータベースに対して入力を行うことは現実的ではない。このため、作業の自動化や分散化が必要であるが、その様な研究についてはいまだに十分ではない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】G. Dong and J. Pei: Sequence Data Mining, Springer (2007)
【非特許文献２】大谷淳・井上潮: 「コンテンツ変化を考慮した時系列Webアノテーションシステム」,第19回データ工学ワークショップ, 第6回日本データベース学会年次大会(DEWS2008), B1-3 (2008)
【非特許文献３】鷹合基行・増市博: 「臨床テキストに対する医学オントロジーに基づくアノテーション手法に関する研究」,電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション, 106, 517, pp. 43-48 (2007)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記の従来技術の抱える問題に鑑みてなされたものである。時系列データからの知識抽出を目的として、時系列データの記録とともに記録にかかわった背景情報やユーザのメモといったメタデータをタグとして記録、編集、閲覧する機能を有し、さらにはメタデータをウェブ上から自動的に収集することによってユーザの負担を軽減する機能を有する、汎用的な装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
時系列データは計測時間とともに実数の系列としてデータベースに記録される。下記の表１は記録された時系列データの例を示している。
【表１】
2013122657.tif 000003
【０００８】
時系列データに対してメタデータをタグとして付与することを考える。この時、タグには図１に示すように時点に対して与えられるものと、時区間に対して与えられるものの2種類が考えられるため、両者を取り扱う必要がある。そこで下記の表2のように時間に関連付けてタグを記録する。時点タグは時区間タグにおける開始時間と終了時間が同じものとすることで表現が可能となる。表２におけるＡ１は時点タグ、Ａ２が時区間タグである。
【表２】
2013122657.tif 000004
【０００９】
図２にタグを自動的に付与する機能の最初のステップについてプログラムの疑似コードを示す。まずはウェブクローラによるウェブ上の情報の自動収集を利用する。ウェブ空間すべてを収集対象とする方法では探索範囲が広すぎるために適切な方法で絞り込む必要がある。本発明では対象とするウェブページの情報をＵＲＩとして事前にデータベースに与えておく方法を採用する。例えば各新聞社のニュースサイトや各社のホームページを探索対象のＵＲＩとして指定する。そのうえでさらに、各ウェブページから収集する情報についてタグ辞書を利用することで絞り込む。
【００１０】
タグ辞書とは、有効な情報となると期待される単語を登録した一種のオントロジーである。単語そのものではなく、定められたタグに統一して付与することで、ページ毎の標記の違いを吸収できる。この辞書には記事全体からの頻出単語などから効果が得られる見通しのついた語を選択して登録する。このようなタグに対してその生起した時刻を推定する。主にニュース記事のページや企業のPRページをタグ探索に使用して、その発表時間を取り出すことでタグの時間を得ることができる。
【００１１】
次のステップでは、自動的に与えられたタグをユーザの判断で調節する。このための時系列データとタグを編集、閲覧する機能を有する画面を図３に示す。（ｃ）は時系列データ全体のうち、現在表示部分を示す機能をもつ。（ｄ）は現在表示している部分の時系列データの動きについて折れ線グラフ等を用いて視覚的に表示する。（ｅ）は（ｃ）で表示している部分の時系列データに対応したタグについてIDとともに表示する。（ｆ）は記録されているタグを一覧で確認できる機能を持つ。（ｇ）は（ｆ）で選択したタグの詳細を表示し、（ｈ）のボタンによってタグの修正を更新できる。
【００１２】
図４に上述した機能含むシステム全体を示す。タグの自動収集機能と、ユーザによる修正を可能にすることによって、時系列データに適切なメタデータがタグとして付与される。
【発明の効果】
【００１３】
上述した通り、時系列データに対してタグの記録、編集、閲覧する機能を有すること、さらにはメタデータをウェブ上から自動的に収集することによってユーザの負担を軽減する機能が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】時点タグと時区間タグ。
【図２】自動的なタギング機能のフロー。
【図３】タギング画面。
【図４】システム構成図。
【図５】時系列データの過去データと未来予測。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
実際に装置を作成して検証を行う。株価データを時系列データとしてシステムに与え、与えた株価銘柄の企業ウェブページとニュースサイトのＵＲＩもタグデータ探索用の情報として与える。ウェブページからの情報を基にして自動的にタギングが行われることを確認する。さらに本発明によって獲得できるタグ付きの時系列データを有効に活用するための一事例として、タグに関連した部分の時系列データのみを抽出して売り買い予測のための決定木を作成する方法と、タグのない部分も含めて全ての部分の時系列データを使って決定木を作成する方法を比較する。
【実施例】
【００１６】
時系列データには電気、通信、自動車の業界から選んだ３社の株価データを用いる。クローリング対象となるウェブページは各社のＰＲサイトおよびニュースサイト４８個を設定した。表４に示すタグ辞書を用いて、ニュースタイトルに単語が含まれている場合に対応するタグを付ける。これは部分一致によるマッチングで行う。収集したタグは、１９９６年１０月２２日から２０１１年１０月２２日までの間に合計２１１７個となった。各タグの数を表５に示す。本実験ではクローラで集めるタグを絞っているため、タグ付けは比較的に疎な状況である。また、特定の時期に集中しておらず、全体的にほぼ均等に分散している。
【表４】
2013122657.tif 000005
【表５】
2013122657.tif 000006
【００１７】
図５に概要を示す通り、訓練データ作成のためにタグを含む期間のすべてのデータをデータサイズ２５で切り抜き、前から２０データを過去データ、後ろの５データを未来予測データとする。未来予測データは上昇、下降、停滞に分類し、学習することによって過去の２０データを基にして売り買い予測を行う意思決定モデルを導出する。この導出には決定木学習を用いた。
【００１８】
比較実験として、タグのない部分も含めて時系列データから得られるすべてのデータサイズ25の部分時系列データを用いて同様に意思決定モデルの作成を行う。表６の数値は獲得した部分時系列データの数、獲得した決定木のサイズ、予測精度を示している。予測精度は１０分割交叉検定によって求めた。
【表６】
2013122657.tif 000007
【産業上の利用可能性】
【００１９】
本発明で対象としている時系列データは経済、医療、科学など、現在様々な分野で頻出する基礎的なデータであるため、幅広い分野において適用可能な技術である。
【符号の説明】
【００２０】
（ａ）  時点タグ。
（ｂ）  時区間タグ。
（ｃ）  データ全体における現在の位置を表示する機能。
（ｄ）  現在表示している部分の時系列データの動きを視覚的に表示する機能。
（ｅ）  現在表示している部分のタグとそのＩＤを表示する機能。
（ｆ）  記録されているタグを一覧表示する機能。
（ｇ）  タグの詳細を表示し、修正する機能。
（ｈ）  修正内容を決定、キャンセルする機能。
（ｉ）  タグの自動収集機能。
（ｊ）  データベース。
（ｋ）  ニュースサイトや企業のＰＲサイト。
（ｌ）  ウェブクローラ。
（ｍ）  タグ辞書。
（ｎ）  イベントなどのメタデータ。
（ｏ）  ユーザ。
（ｐ）  タグの追加、削除、編集。
（ｑ）  タグ付けされた時系列データベース。
（ｒ）  ２０データ。
（ｓ）  ５データ。
（ｔ）  上昇。
（ｕ）  停滞。
（ｖ）  下降。
【図１】
2013122657.tif 000008
【図２】
2013122657.tif 000009
【図３】
2013122657.tif 000010
【図４】
2013122657.tif 000011
【図５】
2013122657.tif 000012