Change-point detection in a sequence of bags-of-data

Kensuke Koshijima, Hideitsu Hino, Noboru Murata

研究成果: Conference contribution

1 被引用数 (Scopus)

抄録

In this paper, the limitation that is prominent in most existing works of change-point detection methods is addressed by proposing a nonparametric, computationally efficient method. The limitation is that most works assume that each data point observed at each time step is a single multi-dimensional vector. However, there are many situations where this does not hold. Therefore, a setting where each observation is a collection of random variables, which we call a bag of data, is considered.

本文言語English
ホスト出版物のタイトル2016 IEEE 32nd International Conference on Data Engineering, ICDE 2016
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ1560-1561
ページ数2
ISBN(電子版)9781509020195
DOI
出版ステータスPublished - 2016 6 22
イベント32nd IEEE International Conference on Data Engineering, ICDE 2016 - Helsinki, Finland
継続期間: 2016 5 162016 5 20

出版物シリーズ

名前2016 IEEE 32nd International Conference on Data Engineering, ICDE 2016

Other

Other32nd IEEE International Conference on Data Engineering, ICDE 2016
国/地域Finland
CityHelsinki
Period16/5/1616/5/20

ASJC Scopus subject areas

  • 人工知能
  • 計算理論と計算数学
  • コンピュータ グラフィックスおよびコンピュータ支援設計
  • コンピュータ ネットワークおよび通信
  • 情報システム
  • 情報システムおよび情報管理

フィンガープリント

「Change-point detection in a sequence of bags-of-data」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル