「多次元ストリーミング時系列データの効率的なモチーフモニタリングアルゴリズム」

［情報処理学会論文誌 Vol.61　No.9, pp.1567-1576］
［論文概要］

　近年，多くのIoT機器は多次元ストリーミング時系列データを生成しており，それらを分析することに注目が集まっている．時系列データを分析する最も重要な技術として，時系列データの中に最も多く現れるサブシーケンスであるレンジモチーフがある．本論文では，多次元ストリーミング時系列データに対してレンジモチーフをモニタリングする問題に取り組む．効率的にレンジモチーフをモニタリングするために、サブシーケンスをクラスタに分割し，三角不等式を用いることで不必要な距離計算の回数を削減する．4つの実データを用いた実験により，提案アルゴリズムの有効性を確認する．

［受賞理由］

　本論文では，多次元ストリーミング時系列データに対してレンジモチーフをモニ タリングする新たな問題に着目し，効率的にレンジモチーフをモニタリングする アルゴリズムMMM（Multi-dimensional Motif Monitoring）を提案している．MMM では，サブシーケンスをクラスタに分割し，三角不等式を用いることで不必要な 距離計算の回数を削減する．4種類の実データを用いたベースラインアルゴリズ ムとの比較によりその有効性を示しており，論文の完成度も高く，今後の発展性 も期待できる．以上より，論文賞にふさわしいものと判断してここに推薦する．