系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用

摘要

近年，GPS等の計測機器の軽量化·低コスト化により，動物の行動を正確に記録したバイオロギングデータに対して，データ科学を用いることで膨大な情報を定量的に解析し，未知の知見を引き出す試みに注目が集まり始めている．バイオロギングデータは移動情報が多く，パターンの系列として表現できる．本稿では特に，パターンによる予測モデルを構築する解析法を考える．しかし，系列情報は組み合わせ的に存在するため，単純な方法ではモデルの最適化計算が非常に困難である．そこで，提案法として系列パターンマイニングとセーフスグリーニングを組み合わせた効率的な数え上げにより，その問題を解決する．