目的
異常値検出の精度の高い、イベント検出装置およびプログラムを提供する。
効果
自己相関モデルまたは自己相関移動平均モデルの残差に基づき、精度よくイベントを検出することが可能となる。また、特定のトピックや特定の発言種別のみを抽出して時系列データを生成した場合には、モデルのパラメーターの推定精度が上がるので、更に精度よくイベントを検出できる。
技術概要
発言件数の時系列データを取得して、取得した前記時系列データに自己回帰モデルまたは自己回帰移動平均モデルを適用し、適用した結果として得られる残差の時系列データを出力する自己回帰モデル適用部と、
前記自己回帰モデル適用部によって出力された残差の時系列データを構成する各々の残差または前記残差の絶対値が、所定の閾値よりも大きい箇所を、前記時系列データにおけるイベント候補として検出するイベント検出部と、
を具備するイベント検出装置であって、
前記イベント検出部は、
検出した前記イベント候補のうち、前記残差の時系列データにおいて前記イベント候補が所定数以上連続する箇所をイベントとして検出するとともに、前記残差の時系列データにおいて前記イベント候補が当該所定数未満しか連続しない箇所をノイズとして検出する継続時間判定部と、
前記継続時間判定部によって前記ノイズとして検出された箇所について、前記ノイズの箇所の残差の絶対値が小さくなるように前記発言件数の時系列データを調整する除去処理部と、
を具備することを特徴とするイベント検出装置。
基本情報
開放特許情報
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登録者情報
その他の情報
