(57)【要約】【課題】本発明は、数値とその計測時間の系列からなる時系列データ、または時系列データに付加的なテキストデータが追加されたアノテーション時系列データから、解析者であるユーザために新たな知識を発見するためのシステムを提供する事を目的とする。【解決手段】ユーザが複数の部分的な時系列データの形状を入力できるインタフェースを用意し、その組み合わせを柔軟に表現できる検索用のクエリ言語を提供することで柔軟で直感的な時系列データの検索を可能とする。さらにアノテーション時系列データからはデータベースに記録されたタグと検索された部分的な時系列データの形状との相関ルールを発見することで数値の変化だけでは発見することのできない、数値記録にかかわる外的な要因を推測するための知識を抽出できる機能となる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間に従って記録された数値の系列である時系列データから、時系列データの部分的な形、またはそれらの組み合わせを発見、出力するための装置であって、ポインティングデバイスによってユーザの想定する時系列データの形状を入力可能な機能とその組み合わせ方を指定可能な手段を含む装置、またはプログラム。
【請求項２】
時系列データに対して、そのデータの外的な背景や要因のような数値以外の追加情報がユーザによるテキスト情報によってタグとして時間に関連して記録されているデータから、時系列データの部分的な形、タグ、またはそれらの組み合わせをユーザの興味深いパタンとして発見、出力するための機能を有する装置、またはプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データからの興味深いパタンの発見が容易な装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
時系列データは時間の経過にそって記録したデータの事である。実社会においてこのような形式のデータは様々な分野で頻出し、蓄積され続けている。時系列データマイニングは、これらを解析し未来状態の予測をおこなうことによって、突然の降水量の急増、大地震の発生、株価の暴落などの変動を予測することを目的の１つとしている。このような予測を行うために、1つの長大な時系列データから知識を発掘することは重要なテーマとなっている。
【０００３】
従来手法として、非特許文献１では時系列データから頻出するパタンを効率的に発見する手法では獲得した頻出パタンを興味深いパタンと見なしている。しかしながら、頻出パタンは一般的に既知の情報である可能性が高く、必ずしも解析者への新しい知識となるわけではない。したがって、このようにして発見したパタンは重要でなく、興味深いパタンではない場合が多い。
【０００４】
時系列データから背景知識をもったユーザによって指定されたパタンを抽出する手法が非特許文献２によって提案されている。この手法は、部分時系列データの手書き入力パタンと類似した形を持つ時系列データを興味深いパタンとして抽出する。この方法によって、ユーザは関心と一致する特徴パタンを発見できるが、単一の時系列データとの類似性だけによって検索を行うのではユーザの考える柔軟な形状の指定がでない。
【０００５】
また、一般にデータの背景には重要な情報が内在しているため、数値のシーケンス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。そこで人間の解釈を機械的な処理に適用可能な形式で取り込むために、データに対して関連する情報（メタデータ）をタグとして付与し、利用する方法が研究されており、非特許文献３のように、すでに文書やビデオコンテンツ、医療の電子カルテなどへ付与した付加情報の利用方法が提案されている。
【０００６】
このように、タグは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。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など、時系列データにタグを付与する場面が考えられるが、このようなデータに対して、その有効な利用方法と、その機能を有する装置はまだない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】R. Agrawal, and R. Srikant: “Mining sequential patterns”. In Data Engineering, 1995. Proceedings of the Eleventh International Conference on., pp. 3-14 (2002)
【非特許文献２】Martin Wattenberg: “Sketching a graph to query a time-series database”. CHI '01: CHI '01 extended abstracts on Human factors in computing systems, pp. 381-382 (2001)
【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】
【０００８】
本発明は、上記従来技術の抱える問題に鑑みてなされたものであり、本発明は時系列データの状態を予測するための時系列データの部分的な形やその組み合わせを出力する機能を有することによって、ユーザが解析対象の時系列データに対しての新たな知識を発見可能になることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
定期的、または不定期で観測された数値を、観測時間とともに系列として保存したデータを時系列データと呼ぶ。例えば科学分野ではセンサによって定期的に観測された数値を、観測時間とともに記録したデータ、経済分野では株の売買を記録したデータなどがある。
【００１０】
さらに本発明では単純な時系列データだけでなく、時間に関連付けられた付加的な情報としてのテキストデータを入力、記録が可能したデータについても扱う。時間に関連付けられたテキストデータをタグと呼び、タグ付けされた時系列データをアノテーション時系列データと呼ぶ。まずは時系列データから興味のある時系列データの部分を検索する手法について下記で説明する。
【００１１】
ユーザは装置に対して検索したい興味のある時系列データの重要となる部分的な形状をマウス、ペンタブレット、タッチパネルなどのポインティングデバイスによって複数入力する。それらは全て装置に蓄積され、ユーザはその形状の参照、編集が可能である。ユーザは蓄積されたパタンを用いて、それらの組み合わせ方を指定することによって検索したい時系列データの全体像を指定する。この組み合わせの指定には正規表現やXPathといった既存の表現方法を基にした言語を使用するため、新たな手法を覚える場合と比較して習得が容易で、直感的に記述できる利点がある。本発明の特徴は、この組み合わせ方を柔軟に指定するための手法であるクエリ言語にある。
【００１２】
下記の表１はクエリ言語の構文をBNF記法によって表現している。クエリ全体はパスか、パスを"and"または"or"で接続したものである。パスは部品か、"/"によって順序をつけた部品の系列である。部品とはタグかユーザの手によって入力されたグラフ形状、もしくはワイルドカードである。
【００１３】
【表１】
2013061733.tif 000003
【００１４】
タグは自由な文字列で表現され、グラフ形状は手書き形状を入力した際にシステムが自動的に連番を付けるため、先頭に"P"を付けたのちにその数値を指定する。具体例として、ユーザが入力した2つのグラフをP1、P2とした場合、「P1の形状のあとP2の形状が出現する」という条件は「P1 / P2」と記述し、「P1の形状、もしくはP2の形状」を検索するためには「P1 or P2」と記述する。使用可能なワイルドカードについては次に説明する。
【００１５】
クエリ言語で用いることのできるワイルドカード表現の説明を下記の表２に示す。表からわかるとおり、ワイルドカード表現は従来の正規表現で用いられる典型的な量化子を模倣しているため、特別な学習を必要としない。具体的には「P1の形状が何度か出現したあとP2の形状が出現する」という条件は「P1+ / P2」と記述し、「P1のあとP2が出現する、このときP1とP2の間には20個以内であればどのような数値でも許容する」という条件は「P1 / .{0, 20} / P2」と記述する。
【００１６】
【表２】
2013061733.tif 000004
【００１７】
次に、アノテーション時系列データからの知識抽出機能を説明する。アノテーション時系列データは図１に示すように時系列データとタグを記録するためのアノテーションデータの2種類のデータを持つ。次にこのアノテーション時系列データから、検索された時系列データの形状とタグとの関係性を抽出する方法について述べる。
【００１８】
本発明ではこの2つの関係を示すデータとして、時系列データの形状とタグとの相関ルールを抽出する。相関ルールは一般的にトランザクションデータベースを扱い、1つの相関ルールはX ⇒Y と表され、この意味はデータベース中のトランザクション内にX が出現したき、同時にY が出現する確率が高いことを示す。
【００１９】
本発明における時系列データの形状とタグとの相関ルールとは、時系列データの形状Xが出現した時、タグYが近くに存在する確率が高い、またはタグXが出現した時、時系列データの形状Yが近くに存在する確率が高いことを表す。このような有効な相関ルールを抽出するために、最大許容長と最小信頼度という2つの閾値を使用する。
【００２０】
時系列データの形状とタグとの相関ルールを抽出するために、まず、検索結果時系列データと各タグの出現する時間を基にして長さを計算する。この長さは検索結果時系列データとタグとの間の期間である。範囲を示すタグの場合には最短の長さを使用する。図２に時系列データの形状P2 とタグA1、A2 との長さの概要を示す。例に示す通り、検索結果時系列データの後にタグが出現する場合とタグの後に検索結果時系列データが出現する場合の2 通りを調べる必要がある。
【００２１】
特徴パタンとアノテーションが離れている場合にはその2 つのデータには関係がないと判断できる。そこで、最大許容長Dmax を定め、Dmax 以上離れている時系列データの形状とタグとの間には関係がないものとみなす。これによって時系列データの形状とタグとの組み合わせの数を削減できる。このようにして作成したルールは図３の様になる。R1 はタグA1 が出現した後、検索結果時系列データP2 が出現する相関ルールを示し、R2 は検索結果時系列データP2が出現した場合にタグA2 が出現する相関ルールを示す。
【００２２】
次に、この相関ルールの信頼度を求める。相関ルールの信頼度には一般的な相関ルールマイニングで用いられる計算方法を使う。条件部X が出現する回数を #[X]、条件部X から最大許容長Dmax までの距離に帰結部Y が出現する回数を#[X∨Y]とすると、ルールの信頼度は次の式で計算できるため、ユーザは最小信頼度Cmin を定義し、Cmin 以上のルールのみを抽出することによって、信頼できるルールを獲得できる。
【００２３】
【数１】
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【００２４】
本発明によってユーザによって検索された各時系列データ形状の近辺にタグが存在する範囲と確率を計算することによって、ユーザの想定している時系列データの形状とタグとの関係が客観的に判断可能となる。
【発明の効果】
【００２５】
上述した通り、本発明によって習得が容易で柔軟に表現可能な時系列データ検索機能を提供するとともに、数値情報だけでなくテキストデータを組み合わせた時系列データの未来状態を予測するための知識を発見する機能が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】アノテーション時系列データのデータ構造を示す図。
【図２】時系列データの形状とタグとの距離計算の概念を示す図。
【図３】時系列データの形状とタグとの相関ルール例を示す図。
【図４】実施形態での全体のシステムを示す図。
【図５】実施形態でのクエリを入力するための画面を示す図。
【図６】実施形態での時系列データの検索結果の出力画面を示す図。
【図７】実施形態でのアノテーション時系列データの検索結果の出力画面を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
実際の過去の株価情報を用いて、株価の未来予測を行う場合に時系列データの形状を発見するという目的のために、実際にプログラムを作成して実現した。
【実施例】
【００２８】
図４は装置全体の設計図である。データベースの中には時系列データ、またはアノテーション時系列データが蓄積されている。ユーザはインタフェースを通じて検索のためのクエリを記述する。入力されたクエリはインタプリタによってシステムに理解され、時系列データの類似計算機能によって類似した時系列データの部分が検索される。検索対象が時系列データならば、検索部分を結果としてユーザに出力する。検索対象がアノテーション時系列データならばタグとの相関ルールとともにユーザに出力する。
【００２９】
図５は本発明装置のクエリ入力画面である。５１は手書き形状入力部、５２は登録した形状表示分、５３は手書き形状の組み合わせ方を指定するクエリ言語を記述する部分、５４はクエリの決定（実行）とキャンセルボタンである。
【００３０】
ユーザは手書き形状入力部５１からポインティングデバイスによって時系列データの形を入力し、形状をシステムに登録する。システムは全ての入力した手書き形状にパタン番号を付けて表示部５２に表示する。パタン番号とクエリ言語を用いて入力部５３に全体の組み合わせ方を指定し、ボタン５４の実行によって検索を開始する。
【００３１】
本発明の主体は複数パタンの入力とその組み合わせ方を指定するためのクエリ言語であるため、類似度計算方法の説明については省略する。
【００３２】
図６は時系列データの検索結果画面である。６１は時系列データ全体のうち、検索にマッチした部分と現在表示している部分を表示し、６２は検索にマッチした時系列データの形状を確認する機能を持ち、６３は検索にマッチした合計数を示す。
【００３３】
図７はアノテーション時系列データの検索結果画面である。６１、６２、６３については上述した時系列データの検索結果画面と同様の機能である。７１は表示範囲内のタグの位置を表している。７２は相関のあるタグのリストを確認する機能を持つ。
【００３４】
以上、本発明によって人間の直感的な操作と柔軟な検索機能を持つ装置を提供することで、時系列データに対する新たな知識を得るために大いに役に立つ。さらにアノテーション時系列データに対する新たな解析手法とその機能を持つ装置は、従来の時系列データのみの解析では発見できなかったタイプの知識獲得に大きく貢献できる。
【産業上の利用可能性】
【００３５】
本発明で対象としている時系列データ、アノテーション時系列データは経済、医療、科学など、様々な分野で用いることのでき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】
【００３６】
１０  タグ。
１１  時系列データ。
２０  検索クエリ。
２１  検索でマッチした時系列データの形状。
２２  検索でマッチした時系列データとタグA1との距離。
２３  検索でマッチした時系列データとタグA２との距離。
３０  相関ルールの例。
４０  グラフィカルユーザインタフェース。
４１  クエリ入力画面。
４２  クエリ言語インタプリタ機能。
４３  時系列データ類似計算機能。
４４  時系列データベース、もしくはアノテーション時系列データベース。
４５  検索でマッチした時系列データとタグとの距離と信頼度を計算する機能。
４６  検索結果を出力する機能。
５０  検索クエリを作成する画面。
５１  時系列データの形状を手書き入力する機能。
５２  入力された時系列データの形状をリストアップして確認する機能。
５３  時系列データの形状の組み合わせ方を指定するためのクエリ言語記述部分。
５４  検索実行、またはキャンセルのためのボタン。
６０  時系列データからの検索結果を確認する画面。
６１  時系列データの全体から、現在表示している部分を確認する機能。
６２  検索にマッチした時系列データを詳細に表示する機能。
６３  検索にマッチした個数を表示する機能。
７０  アノテーション時系列データからの検索結果確認画面。
７１  タグの詳細な位置を表示する機能。
７２  検索した時系列データと相関が発見できたタグのリストを表示する機能。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2013061733.tif 000010
【図６】
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【図７】
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