(57)【要約】【課題】指定された時間の時系列データと類似する他の時間の時系列データを検索し，検索された類似する時系列データをわかりやすく提示する技術を提供する。【解決手段】時系列データ記憶部２０には，時系列データが記憶されている。時系列データ検索処理部１０において，表示処理部１１は，時系列データを表示装置３０に表示し，ユーザによる検索対象データの選択を受ける。検索対象指定処理部１２は，ユーザによる類似度を判定するための閾値や各数値データの重要度などの条件の指定を受け，それらの設定を行う。検索処理部１３は，類似度計算処理部１４によって検索対象データと各時系列データとの間の各数値データの差や時間差に基づいて類似度を計算し，類似度が指定された閾値条件を満たす時系列データを類似データとしてリストする。表示処理部１１は，表示された時系列データのうち，リストされた類似データを強調して表示する。【選択図】図１
2009163474.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データを記憶するデータ記憶部を有するコンピュータを，
前記データ記憶部から前記時系列データを読み出し，指定された時間Ｔｉにおける時系列データＤｉに含まれる各数値データと，該指定された時間Ｔｉ以外の時間Ｔｊにおける時系列データＤｊに含まれる各数値データとの差，および，該時間Ｔｉと該時間Ｔｊとの時間差から，該時系列データＤｉと該時系列データＤｊとの間の類似度を，複数の時間Ｔｊについてそれぞれ計算し，前記複数の時間Ｔｊについてそれぞれ計算した複数の類似度と所定の閾値との比較，または前記複数の類似度間の比較により，前記指定された時間Ｔｉにおける時系列データＤｉに似ていると評価される１または複数の時系列データＤｊを抽出する計算手段と，
前記抽出された１または複数の時系列データＤｊを，一連の時系列データの表示の中で強調して表示する表示手段として，
機能させるための時系列データ検索プログラム。
【請求項２】
前記計算手段は，類似度が小さいほど２つの時系列データが似ていると評価する場合には，前記時間差が小さいほど前記類似度を小さく重み付けし，類似度が大きいほど２つの時系列データが似ていると評価する場合には，前記時間差が小さいほど前記類似度を大きく重み付けする
ことを特徴とする請求項１記載の時系列データ検索プログラム。
【請求項３】
前記計算手段は，前記各数値データに所定の重み付けをする
ことを特徴とする請求項１または２記載の時系列データ検索プログラム。
【請求項４】
前記計算手段は，時間Ｔｉにおける数値データをＸｋｉ，時間Ｔｊにおける数値データをＸｋｊ，数値データの重み付けをＷｋ，数値データの数をｍとするときに，下記の式から前記類似度を計算する
ことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載の時系列データ検索プログラム。
【数１】
2009163474.tif 000008
【請求項５】
前記時系列データは，関数ごとの実行割合を表す数値データである
ことを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれかに記載の時系列データ検索プログラム。
【請求項６】
時系列データを記憶するデータ記憶部と，
前記データ記憶部から前記時系列データを読み出し，指定された時間Ｔｉにおける時系列データＤｉに含まれる各数値データと，該指定された時間Ｔｉ以外の時間Ｔｊにおける時系列データＤｊに含まれる各数値データとの差，および，該時間Ｔｉと該時間Ｔｊとの時間差から，該時系列データＤｉと該時系列データＤｊとの間の類似度を，複数の時間Ｔｊについてそれぞれ計算し，前記複数の時間Ｔｊについてそれぞれ計算した複数の類似度と所定の閾値との比較，または前記複数の類似度間の比較により，前記指定された時間Ｔｉにおける時系列データＤｉに似ていると評価される１または複数の時系列データＤｊを抽出する計算手段と，
前記抽出された１または複数の時系列データＤｊを，一連の時系列データの表示の中で強調して表示する表示手段とを備える
ことを特徴とする時系列データ検索装置。
【請求項７】
時系列データを記憶するデータ記憶部を備えるコンピュータが，
前記データ記憶部から前記時系列データを読み出し，指定された時間Ｔｉにおける時系列データＤｉに含まれる各数値データと，該指定された時間Ｔｉ以外の時間Ｔｊにおける時系列データＤｊに含まれる各数値データとの差，および，該時間Ｔｉと該時間Ｔｊとの時間差から，該時系列データＤｉと該時系列データＤｊとの間の類似度を，複数の時間Ｔｊについてそれぞれ計算し，前記複数の時間Ｔｊについてそれぞれ計算した複数の類似度と所定の閾値との比較，または前記複数の類似度間の比較により，前記指定された時間Ｔｉにおける時系列データＤｉに似ていると評価される１または複数の時系列データＤｊを抽出する計算過程と，
前記抽出された１または複数の時系列データＤｊを，一連の時系列データの表示の中で強調して表示する表示過程とを有する
ことを特徴とする時系列データ検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，時系列データの検索・表示の技術に関するものであり，特に，指定された時間における時系列データに類似する他の時間における時系列データを検索し，強調表示する時系列データ検索プログラム，時系列データ検索装置および時系列データ検索方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
時系列データは，所定の時間ごとに管理されたデータである。時系列データには，各時点のデータが１つの数値データからなるものと，複数の数値データからなるものとがある。前者の例としては，金融分野における株価データなどがある。また，後者の例としては，計算機システムにおける性能データなどがある。以下では，時系列データの例として，計算機システムにおける性能データの例について説明する。
【０００３】
計算機システムにおける性能データは，ある時点で実行されていた複数プログラムの実行割合や，ＣＰＵ使用率，メモリ使用率などの様々なデータを有する。これらの性能データは，システム運用中に性能問題が発生した場合や，システム開発時の性能向上のため，あるいはシステム運用中の監視のために，採取され，分析される。運用中システムの監視では，常時一定間隔で性能データを保持していくので，そのデータ量は膨大になる。また，システム運用中の問題発生時やシステム開発時の性能向上のために採取される性能データについては，その目的を達成するために運用中システムの監視時よりも細かな粒度のデータが必要となるため，たとえ短時間の採取であっても，採取されるデータ量は多くなる。
【０００４】
性能問題が発生した場合には，例えば特定プログラムの実行割合が極端に高いあるいは低いなど，性能データにもその影響が現れる。また，同様の問題が発生した場合には，性能データが同様の傾向を示す可能性が高い。したがって，ある時点での性能データと類似する性能データを他の時点から探すことにより，問題発生のパターンや，システムの動作の把握などが可能になる。
【０００５】
このように，大量に採取された性能データから類似データを探し，その結果をわかりやすく提示できる技術が必要とされている。しかし，現状では，各時刻のデータが複数の数値データから構成される時系列データから，ある時点のデータと似ているデータを探し出し，その結果をわかりやすく表示する技術はない。従来の時系列データの検索技術は，適用分野が限定されたり，１つの数値データからなる時系列データが対象とされたり，時系列データの時間変動（パターン）が対象とされている。
【０００６】
類似データの検索・表示の技術が記載された先行技術文献として，例えば特許文献１，特許文献２，特許文献３などがある。特許文献１には，画像を検索キーとして利用することにより，類似画像検索を行う技術が記載されている。また，特許文献２には，もとのキー画像データと類似画像データとを，強調表示，点滅表示，表示色の変更などにより，視覚的に区別できる態様で表示する技術が記載されている。特許文献３には，類似の程度によって，オブジェクトを強調表示する技術が記載されている。
【０００７】
また，時系列データを対象とした類似データの検索技術が記載された先行技術文献として，例えば，特許文献４，特許文献５などがある。特許文献４には，金融証券分野における１つの数値データからなる時系列データに対し，指定範囲のパターンに基づいた類似検索を行う技術が記載されている。また、特許文献５には，プラント運転に係わる複数の数値データからなる時系列データをツリー構造にマッピングし，マッピングしたデータ間の距離から類似検索を行う技術が記載されている。
【特許文献１】特開２００３−１５０６３４号公報
【特許文献２】特開２００５−３５２７８０号公報
【特許文献３】特開平１１−３３８８８７号公報
【特許文献４】特開平５−２０４９９１号公報
【特許文献５】特許第３９５１３７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
計算機システムの性能評価データのように，複数の数値データから構成される時系列データにおいて，類似するデータを検索することは容易ではない。
【０００９】
まず，検索の対象データを指定する必要があるが，データの特徴を表現することが難しい。そのため，簡単に検索対象データを指定する技術が求められる。
【００１０】
次に，時系列データに対する類似データを検索する手段がないため，例えばデータからグラフを作成し，画面上でグラフをスクロールさせることにより，ユーザが順番にデータを見ていくなどの手段を用いるしかない。全データの概要を表すグラフを表示する機能があったとしても，データ量が膨大になると，問題が発生している部分やそれに似た動きをしている部分などを概要図から把握することは非常に難しい。
【００１１】
また，検索された類似データをわかりやすく提示し，ユーザが類似するデータを簡単に見られるように表示する技術が必要となる。
【００１２】
本発明は，上記の問題点の解決を図り，指定された時間の時系列データと類似する他の時間の時系列データを検索し，検索された類似する時系列データをわかりやすく提示する技術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】
【００１３】
指定された時系列データの各数値データと他の時系列データの各数値データとの差分と，それらの時系列データ間の時間的な近さとに基づいて類似度を計算し，類似する時系列データを検索する。検索された類似する時系列データを，データ全体の中での位置がわかるように強調表示する。
【００１４】
具体的には，時系列データ検索プログラムは，時系列データを記憶するデータ記憶部を有するコンピュータを，データ記憶部から時系列データを読み出し，指定された時間Ｔｉにおける時系列データＤｉに含まれる各数値データと，指定された時間Ｔｉ以外の時間Ｔｊにおける時系列データＤｊに含まれる各数値データとの差，および，時間Ｔｉと時間Ｔｊとの時間差から，時系列データＤｉと時系列データＤｊとの間の類似度を，複数の時間Ｔｊについてそれぞれ計算し，複数の時間Ｔｊについてそれぞれ計算した複数の類似度と所定の閾値との比較，または複数の類似度間の比較により，指定された時間Ｔｉにおける時系列データＤｉに似ていると評価される１または複数の時系列データＤｊを抽出する計算手段と，抽出された１または複数の時系列データＤｊを，一連の時系列データの表示の中で強調して表示する表示手段として機能させる。
【００１５】
これにより，時系列データを数値的な要素だけではなく，時間的な要素も含めて類似検索を行い，類似するとされたデータを強調して表示することが可能となる。
【００１６】
また，上記の計算手段が，類似度が小さいほど２つの時系列データが似ていると評価する場合には，時間差が小さいほど類似度を小さく重み付けし，類似度が大きいほど２つの時系列データが似ていると評価する場合には，時間差が小さいほど類似度を大きく重み付けするようにしてもよい。これにより，時間的に近い関係の時系列データ間の類似性が高くなり，時間的に遠い関係の時系列データ間の類似性が低くなるため，数値的に類似する時系列データのうち，時間的に近い関係の時系列データが検出されやすくなる。
【００１７】
また，上記の計算手段が，各数値データに所定の重み付けをするようにしてもよい。これにより，例えば，時系列データに含まれる各数値データのうち，重要度の高い数値データを重視して，類似検索を行うことができる。
【００１８】
また，上記の計算手段が，時間Ｔｉにおける数値データをＸｋｉ，時間Ｔｊにおける数値データをＸｋｊ，数値データの重み付けをＷｋ，数値データの数をｍとするときに，下記の式から類似度を計算するようにしてもよい。
【００１９】
【数１】
2009163474.tif 000003
【００２０】
これにより，各数値データ間の距離が小さく，さらに時間差が小さい時系列データが類似する時系列データとして検出されるようになる。
【００２１】
また，上記の時系列データが，関数ごとの実行割合を表す数値データであってもよい。これにより，計算機システムの性能評価データの類似検索を行うことができるようになる。
【発明の効果】
【００２２】
検索対象データとなる時系列データの各数値データと他の時系列データの各数値データとの差分と，時系列データ間の時間的な近さとをもとに類似度を判定することにより，類似データとなる時系列データの検索が可能となる。時系列データの各数値データの類似性だけではなく，時系列データ間の時間的近さを類似度判定に加えることにより，各数値データの類似性が高く，さらに時間的に近い時系列データを検索することができる。また，検索された類似データを強調表示することにより，類似データの位置の把握を支援することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下，本実施の形態について，図を用いて説明する。本実施の形態では，時系列データとして，計算機システムの性能データを例に説明を行う。計算機システムの性能データにも様々なものがあるが，ここでは，システムの性能劣化の原因究明時や性能のチューニング時に注目される，関数の実行割合を例として取り上げる。性能データの採取中は，一定時間ごとに，実行されている関数をサンプリングする。そのサンプリングされた関数の数により，任意の単位時間に実行された各関数の割合を集計する。
【００２４】
図１は，本実施の形態による時系列データ検索処理部の構成例を示す図である。図１に示す時系列データ検索処理部１０は，計算機システム（コンピュータ）が備えるＣＰＵ，メモリ等のハードウェアと，ソフトウェアプログラムとにより実現される。時系列データは，計算機システム上で採取され，集計されて，あらかじめディスクなどの記憶装置（図１では，時系列データ記憶部２０）に保存されている。
【００２５】
図２は，本実施の形態による時系列データの例を示す図である。図２に示す時系列データの例は，各時刻ｔi （ｉ＝１，２，... ，ｎ）における各関数ｆk （ｋ＝１，２，... ，ｍ）の実行割合ｘkiが，テーブル形式で保存された場合の時系列データの例である。ここでは，時刻ｔi における関数ｆk の実行割合ｘkiは，例えば，時刻ｔi の瞬間に実行されている関数ｆk の実行割合であってもよいし，時刻ｔi から所定の時間内に実行された関数ｆk の実行割合であってもよい。
【００２６】
図１において，時系列データ検索処理部１０は，表示処理部１１，検索対象指定処理部１２，検索処理部１３を備える。また，検索処理部１３は，類似度計算処理部１４を備える。
【００２７】
表示処理部１１は，時系列データ記憶部２０に保存された時系列データを，グラフの形式で，ディスプレイなどの表示装置３０に表示する。このとき，グラフに表示された各時系列データを選択できるようにしておき，ユーザに表示されたグラフ上で検索対象データを選択してもらう。検索対象データは，時系列データの類似検索を行う場合に，その基準となる時系列データである。時系列データの類似検索では，指定された時間の時系列データを検索対象データとし，その検索対象データと類似する他の時間の時系列データを検索する。
【００２８】
図３は，時系列データのグラフ表示の例を示す図である。図３に示す例では，各時間ごとに，関数Ａ，関数Ｂ，関数Ｃの３つの関数の実行割合がグラフ化されて表示されている。また，図３に示す例では，画面にグラフ表示されている時系列データは全時系列データの一部であり，例えばスクロール操作などにより，他の時刻の時系列データを画面に表示することができる。ユーザは，図３に示すような表示画面上で，その時点で表示されている任意の時間の時系列データを，検索対象データとして指定することができる。これにより，ユーザは，検索対象データを大量のデータから簡単に選択して指定できるようになる。
【００２９】
図１において，表示処理部１１は，ユーザにより選択されたデータを識別し，それを検索対象指定処理部１２に通知する。検索対象指定処理部１２は，表示処理部１１からユーザにより選択された検索対象データの通知を受けると，検索に関する条件指定を行うか否かを，ユーザに問い合わせる。ここで，指定可能な条件としては，例えば次の２つの条件が考えられる。
【００３０】
・検索対象データと各時間の時系列データとの類似度を判定するための閾値
例えば，検索対象データとの類似度がユーザにより指定された閾値以下である時系列データを，検索対象データの類似データとして抽出する。ユーザに類似データの個数を指定させ，各類似度間の比較により類似度の値順に時系列データをリストアップし，類似度が上位のものから指定個数分の時系列データを，検索対象データの類似データとして抽出するようにしてもよい。
【００３１】
・指定時刻に実行された各関数の重要度
例えば，不要／普通／重要など，関数の重要度を示す選択肢をいくつか用意し，その中からユーザに選択させるようにする。ユーザにより選択された重要度をもとに，各関数の実行割合に対する重み付け係数を設定する。重み付け係数は，重要な関数には大きな値を，検索に不要な関数には０を割り当てる。例えば，類似度が大きくならないようにするために，不要→０，普通→０．５，重要→１など，重み付け係数は０〜１の値で設定する。直接に，ユーザに重み付け係数を入力させるようにしてもよい。
【００３２】
ユーザが条件指定を行わない場合には，類似度を判定するための閾値としてはあらかじめ定義されたデフォルト値が設定され，指定時刻に実行された各関数の重み付け係数は１が設定されるものとする。ユーザが条件指定を行う場合には，指定時刻に実行された各関数の関数名と実行割合とを提示し，各関数の重要度をユーザに入力させる。また，類似度を判定するための閾値を，ユーザに入力させる。
【００３３】
検索処理部１３は，全時系列データについて類似度計算処理部１４によって検索対象データと時系列データとの類似度を計算し，類似度が指定された閾値以下（または未満）の時系列データを類似データとして抽出してリストする。
【００３４】
類似度の定義としては，様々なものが考えられる。以下に，類似度の定義の例をいくつか示す。以下に示す例では，時刻ｔi における時系列データが検索対象データであるものとし，他の時刻ｔj における時系列データとの類似度ｄijを算出するものとする。時刻ｔi における各関数ｆk （ｋ＝１，２，... ，ｍ）の実行割合をｘki，時刻ｔj における各関数ｆk （ｋ＝１，２，... ，ｍ）の実行割合ｘkjと表記する。また，関数ｆk （ｋ＝１，２，... ，ｍ）ごとに設定された重み付け係数をｗk と表記する。
【００３５】
例えば，検索対象データと時刻ｔj における時系列データとの類似度ｄijを，次の式（１）で算出する。
【００３６】
【数２】
2009163474.tif 000004
【００３７】
式（１）の例では，時刻ｔi ，ｔj の各時系列データにおける関数ｆk の実行割合ｘki，ｘkjの差分を二乗したものに，関数ｆk ごとの重み付け係数ｗk を掛けたものを，各関数ｆk （ｋ＝１，２，... ，ｍ）について積算し，さらに双方の時刻ｔi ，ｔj の差分の絶対値を加算している。
【００３８】
また，例えば，検索対象データと時刻ｔj における時系列データとの類似度ｄijを，次の式（２）で算出する。
【００３９】
【数３】
2009163474.tif 000005
【００４０】
式（２）の例では，時刻ｔi ，ｔj の各時系列データにおける関数ｆk の実行割合ｘki，ｘkjの差分を二乗したものに，関数ｆk ごとの重み付け係数ｗk を掛けたものを，各関数ｆk （ｋ＝１，２，... ，ｍ）について積算して平方根をとり，さらに双方の時刻ｔi ，ｔj の差分の絶対値を加算している。
【００４１】
上記の式（１），式（２）では，２つの時系列データの時間的近さを時間の差分の絶対値で表し，それを加算することによって，類似度に対して時間的近さによる重み付けを行っている。これにより，検索対象データに対して時間的に離れた時系列データより時間的に近い時系列データの方が，類似すると判断され易くなる。
【００４２】
例えば，計算機システムの性能に関する時系列データについて，問題が発生した時点のデータを検索対象データとし，このデータに類似する，すなわち同様の問題が発生したと思われるデータを検索したい場合などに，非常に古いデータよりも，着目している時点のデータに時間的に近いデータを調べるほうが有効と考えられる。このような場合には，類似度に時間的近さの要素を加えた方が，より有効な検索を行うことができる。
【００４３】
類似度に時間的近さの要素を加味する方法としては，上記の例のように２つの時間の差分の絶対値を加算する方法の他にも，例えば２つの時間の差分の絶対値を乗算する方法や対数関数を乗算する方法など，様々な方法が考えられる。時間的近さの要素をどの程度高く評価するかによって，適する方法は異なる。例えば，時間的近さの要素を高く評価したい場合には，上記の式（１），式（２）において，２つの時間の差分の絶対値を加算する替わりに乗算するようにしてもよい。
【００４４】
２つの時系列データの時間的近さが重要でない場合には，時間的要素を類似度を計算する式に含めないようにしてもよい。例えば，検索対象データと時刻ｔj における時系列データとの類似度ｄijを，次の式（３）で算出する。
【００４５】
【数４】
2009163474.tif 000006
【００４６】
式（３）の例では，時刻ｔi ，ｔj の各時系列データにおける関数ｆk の実行割合ｘki，ｘkjの差分を二乗したものを，各関数ｆk （ｋ＝１，２，... ，ｍ）について積算して平方根をとっている。式（３）は，ユークリッド距離と言われるものである。
【００４７】
また，例えば次の式（４）に示す市街地距離など，検索対象データと時刻ｔj における時系列データとの類似度ｄijの様々な算出方法がある。
【００４８】
【数５】
2009163474.tif 000007
【００４９】
なお，類似の度合いを表す指標としては，距離などのように値が小さい方が類似性が高いことを示す場合と，相関係数のように値が大きい方が類似性が高いことを示す場合とがある。上記の式（１）〜式（４）で求められる類似度ｄijは，類似の度合いを表す指標として距離関数が用いられているので，値が小さいほど類似性が高いと判断される。
【００５０】
図１において，検索処理部１３は，類似度データのリストを表示処理部１１に通知し，ユーザへの提示を依頼する。表示処理部１１は，ユーザへの検索結果の提示依頼を検索処理部１３から受けると，検索処理部１３から通知された類似データリストを調べる。類似するデータが１つもなければ，類似データが見つからなかった旨のメッセージをユーザに提示する。類似データが存在する場合には，検索対象データの近傍に類似データが存在するかを調べる。検索対象データの近傍に類似データが存在するとは，例えば検索対象データが表示されている画面内に類似データも表示されていることをいう。
【００５１】
図４は，本実施の形態による類似データの表示イメージを示す図（１）である。検索対象データの近くに，すなわち検索対象データが表示されている画面内に類似データが存在する場合には，検索対象データが指定されたグラフ上に表示されている類似データを強調表示する。キーやスクロールバーによるグラフのスクロール指示を受け付けたら，検索対象データから指示方向にある最も近い類似データを表示する。つまり，スクロール幅を変更し，類似データが存在するところまでスクロールさせる。
【００５２】
図５は，本実施の形態による類似データの表示イメージを示す図（２）である。検索対象データの近くに類似データが存在しない場合には，時系列データ全体を概観できる全体図を表示し，ユーザがデータ全体の中で類似データの位置がわかるように，この図中に検索対象データと類似データとを強調表示する。強調表示された類似データがユーザにより選択されたら，選択された類似データとその前後の時間帯の詳細図を，全体図の選択された類似データに近い位置に拡大表示する。
【００５３】
図４，図５の例に示すように，ユーザが類似データの位置や詳細を把握しやすいように，類似データの表示を行う。なお，強調表示する方法としては，図４，図５の例に示すように太線の枠で類似データを囲むほかにも，類似データを点滅表示する，類似データの色や模様を変えるなど，様々な方法が考えられる。
【００５４】
図６は，本実施の形態の表示処理部による表示処理フローチャートである。表示処理部１１は，時系列データを表示装置３０にグラフ表示する（ステップＳ１０）。ユーザによる検索対象データの指定を受けると（ステップＳ１１），ユーザにより選択されたデータを識別し，それを検索対象指定処理部１２に通知する（ステップＳ１２）。
【００５５】
検索処理部１３から検索結果として類似データリストを受ける（ステップＳ１３）。類似データリストに類似データがなければ（ステップＳ１４），類似データが存在しない旨をユーザに通知する（ステップＳ１５）。
【００５６】
類似データリストに類似データが存在する場合に（ステップＳ１４），検索対象データの近傍に類似データがあれば（ステップＳ１６），その検索対象データ近傍の類似データを強調表示する（ステップＳ１７）。検索対象データの近傍に類似データが存在するか否かは，例えば検索対象データが表示された１画面内に類似データが表示されるか否かで判定する。検索対象データの近傍に類似データがなければ（ステップＳ１６），時系列データ全体を概観できる全体図を表示し，この全体図中に類似データを強調表示する（ステップＳ１８）。
【００５７】
図７は，本実施の形態の検索対象指定処理部による検索対象指定処理フローチャートである。検索対象指定処理部１２は，表示処理部１１から検索対象データの通知を受けると（ステップＳ２０），検索に関する条件指定を行うか否かを，ユーザに問い合わせる。条件指定を行わない場合には（ステップＳ２１），類似度判定の閾値と各数値データの重要度とを，デフォルト値に設定する（ステップＳ２４）。設定された類似度判定の閾値と各数値データの重要度とが保存される。
【００５８】
条件設定を行う場合には（ステップＳ２１），ユーザに検索対象データの数値データを提示し（ステップＳ２２），ユーザによる類似度判定の閾値，数値データの重要度の指定を受け付ける（ステップＳ２３）。ユーザにより指定された類似度判定の閾値，各数値データの重要度を設定する（ステップＳ２４）。設定された類似度判定の閾値と各数値データの重要度とが保存される。
【００５９】
図８は，本実施の形態の検索処理部による検索処理フローチャートである。検索処理部１３は，検索対象データ以外の時刻の時系列データを１つ取り出し（ステップＳ３０），取り出された時系列データと検索対象データとの間の類似度を，所定の計算式によって計算する（ステップＳ３１）。
【００６０】
算出された類似度が設定された閾値以下であれば（ステップＳ３２），その取り出された時系列データを検索対象データの類似データとして類似データリストに追加する（ステップＳ３３）。
【００６１】
ステップＳ３０からステップＳ３３までの処理を，必要な全時系列データについて実行する（ステップＳ３４）。ここで，必要な全時系列データとは，すべての時系列データであってもよいし，指定された時間範囲内の時系列データであってもよい。
【００６２】
以上，本実施の形態について説明したが，本発明はこのような実施の形態に限られるものではない。例えば，本実施の形態では，時系列データとして関数の実行割合の例を挙げているが，他の時系列データでも当然実現可能である。本実施の形態における関数の実行割合の場合には，値が０〜１００までに限定されるが，ＣＰＵ使用率やデータの通信量などの様々なデータを組み合わせて類似度を判定する場合には，とりうる値がかなり異なることが考えられる。そのため，データごとの値の大きさばらつきを考慮し，例えば，
（値−最小値）／（最大値−最小値）
といったように，正規化することが考えられる。このように正規化すると，各値は０〜１までに収まる。正規化に，平均や標準偏差を用いてもよい。
【００６３】
また，本実施の形態では，類似の度合いを表す指標として数値間の距離を用いており，計算された類似度が設定された閾値以下または未満の場合に類似性が高いと判定している。相関係数のように値が大きい方が類似性が高いことを示す指標を用いて類似度を計算する場合には，設定された閾値を越えるまたは以上のときに，類似性が高いと判定するようにすればよい。
【００６４】
同様に，時間的な近さによる重み付けについて，本実施の形態では類似の度合いを表す指標として数値間の距離を用いているので，時間差が小さいほど類似度が小さくなるように重み付けしているが，相関係数のように値が大きい方が類似性が高いことを示す指標を用いる場合には，時間差が小さいほど類似度が大きくなるように重み付けするようにすればよい。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】本実施の形態による時系列データ検索処理部の構成例を示す図である。
【図２】本実施の形態による時系列データの例を示す図である。
【図３】時系列データのグラフ表示の例を示す図である。
【図４】本実施の形態による類似データの表示イメージを示す図（１）である。
【図５】本実施の形態による類似データの表示イメージを示す図（２）である。
【図６】本実施の形態の表示処理部による表示処理フローチャートである。
【図７】本実施の形態の検索対象指定処理部による検索対象指定処理フローチャートである。
【図８】本実施の形態の検索処理部による検索処理フローチャートである。
【符号の説明】
【００６６】
１０  時系列データ検索処理部
１１  表示処理部
１２  検索対象指定処理部
１３  検索処理部
１４  類似度計算処理部
２０  時系列データ記憶部
３０  表示装置
【図１】
2009163474.tif 000009
【図２】
2009163474.tif 000010
【図３】
2009163474.tif 000011
【図４】
2009163474.tif 000012
【図５】
2009163474.tif 000013
【図６】
2009163474.tif 000014
【図７】
2009163474.tif 000015
【図８】
2009163474.tif 000016