時空間情報をもつデータベースからの頻出パターン発掘アルゴリズムの研究

时空信息数据库中频繁模式发现算法研究

基本信息

批准号：
16700145
负责人：
森本康彦
金额：
$ 2.3万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2006
项目状态：
已结题

项目摘要

情報通信社会基盤の発展と,それにともなうデータ収集技術の進展により,データベース,データウエアハウスに格納されるデータ量は飛躍的に大きくなっている.大規模なデータから発見的な手法を用いて有用なパターンを発掘するデータマイニング技術は,データから未知の頻出パターンを発見し,その知見をビジネスに有効利用したいというニーズに支えられながら発展し,様々な分野で応用されている.マイニング対象のデータベースには,住所などの空間的な位置を示す属性,および,日付や時刻などの時間を示す属性が含まれていることが多い.従来のマイニング技術は,こうした時空間データを単なる文字列,あるいは数値,として扱い,時空間データが本来持っていた時間的,空間的な意味を充分に利用していなかった.本研究では時空間データを含むデータベースから時間や空間,あるいは時空間の相互関係に関する頻出パターンや最適値を発見するための新技術の開発を目標としている.我々は,これまで「空間的な頻出パターン」,「時系列パターン」発掘のための効率的なアルゴリズムを開発してきた.本年度はGPSやセンサーネットワークへの応用技術に主眼を置いた研究開発を行った.具体的にはGPSやセンサーデータの位置情報がもつ誤差のデータマイニングアルゴリズムを応用した補正技術を実装した.我々の実験では(補助的なセンサーを使わず)モバイル端末のみを使ったシステムとしては高い精度を持つ位置情報の獲得ができることを確認できた.位置精度高めたことで,新たなアプリケーションへ応用が可能になるが,これに基づく時空間パターンをつかった新たなアプリケーションの開発は今後の課題となっている.また,これと同時に個人情報保護技術の研究を開始し,これらも今後の発展が期待できると考えている.

随着信息和通信的社会基础架构的发展以及数据收集技术的进步，数据库和数据库中存储的数据量已急剧增长。数据挖掘技术使用启发式方法从大规模数据中发掘出有用的模式，并得到了发现经常从数据中发现未知的模式并有效地将这些发现用于业务的支持，并已在各种领域中应用。受到采矿的数据库通常包含表明空间位置（例如地址）的属性，以及指示时间，日期，时间等时间的属性。传统的采矿技术将这些时空数据视为单纯字符串或数字，并且没有充分利用暂时性和空间含义。在这项研究中，来自包含时空数据的数据库中的时间，空间或空间之间的相互关系。目的是开发新技术，以发现经常发生的模式和最佳值。我们已经开发了有效的算法，以发现“空间频繁模式”和“时间序列模式”。今年，我们进行了研究和开发，重点是GPS和传感器网络的应用技术。具体而言，我们实施了一种校正技术，该技术应用数据挖掘算法用于GP和传感器数据位置信息中的错误。在我们的实验中，我们确认仅使用移动设备（不使用辅助传感器）的系统可以以很高的精度获取位置信息。通过提高位置准确性，可以将其应用于新应用程序，但是基于此的时空模式开发新应用程序是未来的挑战。同时，我们已经开始研究个人信息保护技术，我们认为这些技术也可以预期将来会发展。