JP2004152175A

JP2004152175A - Time series data retrieval device, time series data retrieval method, program and record medium

Info

Publication number: JP2004152175A
Application number: JP2002318821A
Authority: JP
Inventors: Naoki Iketani; 直紀池谷
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2002-10-31
Filing date: 2002-10-31
Publication date: 2004-05-27

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To realize a time series data retrieval device allowing easy and exhaustive designation of characteristics of time series data intended by a retriever. <P>SOLUTION: This time series data retrieval device has: a time series data storage part storing the time series data; a figure input part for inputting a figure; a deformation rule input part for inputting a deformation rule for deforming the inputted figure; a retrieval part retrieving the time series data stored in the time series data storage part by calculating adaptability between deformation figure data obtained by deforming the figure inputted by the figure input part according to the deformation rule inputted from the figure deformation rule input part, and the time series data stored in the time series data storage part; and an output part outputting calculation result data of the retrieval part. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、時系列データ検索装置、時系列データ検索方法、プログラム及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、時系列データを検索する方法として、例えば、特徴量による論理的検索方法と、時系列パターン入力による検索方法が提案されている。
【０００３】
特徴量による論理的検索方法は、株価の推移や楽曲の旋律など、時間に伴い変化する量として表現可能なデータを検索するために、特徴量を用いて論理的あるいは数値的に表現した検索式を用いる（例えば、特許文献１参照）。この検索方法では、例えば、過去において類似の推移をした株価を検索する場合、株価移動平均乖離率の式が用いられる。株価移動平均乖離率は、ある時点での株価について、予め決められた期間の、例えばその時点から数日前までの、株価の平均に対する割合として定義される。その株価移動平均乖離率を指定することによって、類似する株式銘柄が検索される。
【０００４】
一方、時系列パターン入力による検索方法は、時系列パターン自体をキーとして、類似する時系列パターンを検索する（例えば、特許文献２参照）。すなわち、この検索方式では、時系列パターン自体を指定することができる。
【０００５】
【特許文献１】
特開平５−２０４９９１号公報（第２頁、第４図）
【０００６】
【特許文献２】
特開平１０−２４０７１６号公報（第４頁、第２図）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した特徴量による検索方式は、検索対象の時系列データに対して、検索したいデータの推移と、その推移を的確に検出できる特徴量とを、検索者が熟知した上で検索意図を反映した検索式を作成することが必要となるため、検索式を作成することは容易ではない。
【０００８】
また、時系列パターン入力による検索方法では、検索者の意図が唯一の時系列パターンとして指定できない場合は、検索者は、検索キーとしての時系列パターンを複数個指定し、逐次的に複数回検索する必要があった。すなわち、検索したい時系列パターンをすべて抽出するために十分な数の検索式を、検索者が指定しなければ、時系列データを、網羅的に検索することができなかった。
【０００９】
そこで、本発明は、以上に鑑みてなされたもので、検索者の意図する検索対象としての時系列データの特徴を容易かつ網羅的に指定できる時系列データ検索方法の実現を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の時系列データ検索装置は、時系列データを蓄積する時系列データ蓄積部と、図形を入力するための図形入力部と、入力された前記図形を変形するための変形規則を入力するための変形規則入力部と、前記図形入力部より入力された前記図形を前記図形変形規則入力部から入力された前記変形規則によって変形して得た変形図形データと、前記時系列データ蓄積部に蓄積された時系列データと、の適合度を計算することによって、前記時系列データ蓄積部に蓄積された前記時系列データを検索する検索部と、前記検索部の計算結果データを出力する出力部とを備えた。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
図１は、本実施の形態に係わる時系列データ検索装置の構成を示す構成図である。１は、時系列データ検索装置を構成するコンピュータである。２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を含む本体であり、本体２には、表示装置３と、複数の時系列データをストアする時系列データ蓄積部としてのメモリ装置４と、ポインティングデバイスとしてのマウス５と、キーボード６が接続されている。ＲＯＭ（図示せず）には、本実施の形態に係わる時系列データ検索処理ソフトウエアプログラムが格納され、検索者の指示に基づいて実行可能となっている。検索者は、表示装置３に表示される図形を見ながら、マウス５又はキーボード６を用いて検索キーとしての図形を入力し、メモリ装置４にストアされた時系列データ群の中から、入力された検索キーと合致する或いは類似する時系列データを検索することができる。
【００１３】
図２は、図１に示すコンピュータ装置１における時系列データ検索処理ソフトウエアプログラムの機能構成を示す機能ブロック図である。時系列データ検索処理ソフトウエアプログラムは、検索キーを入力するための入力部１１と、検索キーと時系列データとの適合度を計算することによって時系列データを検索する検索部１２と、検索部１２において計算された適合度のデータに基づいて検索結果データを出力する出力部１３を有する。
【００１４】
入力部１１は、図形入力部としての図形生成編集部２１と、変形規則入力部としての変形規則指定部２２を含む。図形生成編集部２１は、後述する検索キーの元となる図形を生成し、編集するためのソフトウエアプログラムであり、一般的な描画ソフトウエアプログラムでもよいし、あるいは同等の機能を有するソフトウエアプログラムでもよい。言い換えると、図形生成編集部２１は、検索キーの元となる図形を、検索部１２へ出力するための装置である。図形生成編集部２１を用いることによって、コンピュータ１の操作者は、マウス５またはキーボード６から指示を与え、表示装置３の画面上に生成した図形を表示させながら、所望の図形を生成し、その図形を編集することができる。変形規則指定部２２は、図形生成編集部２１によって生成された図形に対して、変形を行う規則を指定するソフトウエアプログラムである。
【００１５】
検索部１２は、図形変形部２３と、適合度計算部２４と、適合度計算方法設定部２５を含む。図形変形部２３は、図形生成編集部２１において生成された図形を、変形規則指定部２２において指定された変形規則に基づいて変形するソフトウエアプログラムである。適合度計算部２４は、適合度計算方法設定部２５において設定された計算方法に従って、入力された検索キーに基づいて、メモリ装置４に蓄積された時系列データの適合度を計算するソフトウエアプログラムである。
【００１６】
出力部１３は、結果生成部２６と、結果生成方法設定部２７と、結果出力部２８を含む。結果生成部２６は、結果生成方法設定部２７において設定された生成方法に従って検索部１２で計算された適合度のデータに基づいて、計算結果データを生成するソフトウエアプログラムである。結果生成方法設定部２７は、結果の表示件数や表示順などの予め設定された結果生成方法を設定するソフトウエアプログラムである。結果出力部２８は、結果生成部２６で生成された結果データを表示装置３、メモリ装置４等に出力するソフトウエアプログラムである。
【００１７】
以下に、例を用いて、本発明の実施の形態に係る時系列データ検索処理の内容を説明する。
【００１８】
図３は、図形生成編集部２１により生成された図形が表示された画面の例を示す図である。上述したように、操作者は、図形生成編集部２１の機能によって、マウス５を用いて表示装置３の画面上に図形を表示しながら図形を描くことができる。
【００１９】
図３において、３１は、画面表示枠である。画面表示枠３１内には、図形生成編集部２１によって生成された図形が表示される生成図形表示ウインドウ３２と、変形規則指定部２２に関わる変形規則を指定するためのリストボックス３３と、生成された図形と指定された変形規則に基づいて、検索を指示するための検索ボタン３４が含まれる。
【００２０】
操作者は、生成図形表示ウインドウ３２内に、図形生成編集部２１の描画ソフトウエアを使用することによって、図形を描画する。描画される図形は、時系列データをグラフ化した際の波形図を考慮して描かれる。図３に示す図形は、通常の波形と異なり、図形自体が面積を持ち、検索して抽出したい時系列データの波形の変動許容範囲を示す。この場合、操作者は、横軸をＸ軸とし縦軸をＹ軸とすると、Ｘ軸の各値に対して、幅を有する、言い換えると波形の変動許容範囲を示すＹ軸の値となるように、面積を有する二次元図形を描画する。具体的な例でいえば、Ｘ軸は日を示す時間軸で、Ｙ軸は株価の変動割合（％）と想定して、操作者が、図３の生成図形表示ウインドウ３２内に斜線で示すような図形を描画したとする。これは、検索者である操作者が、指定した期間Ｘｍ、例えば過去３０日以内に、変動する株価Ｙが、生成図形表示ウインドウ３２の図形の斜線領域内に入る株価の時系列データを、検索したいという意図をもって、検索キーの元となる図形を描画する。
【００２１】
従来であれば、検索キーとしての波形を指定すると、その波形と同一のものしか検索できなかったが、本実施の形態によれば、図３に示すように、検索キーとしての面積を有する図形を描画することによって、幅を有する値を指定し、検索者の検索意図に合致する時系列データを網羅的に検索できる。例えば、図３の例では、Ｘ１の時点における幅Ｙ１は、Ｘｋの時点における幅Ｙｋよりも大きく、そして、Ｘ１の時点からＸｋの時点までに、Ｙの値は下降してもよいが、Ｘｋ以降においては、Ｙの値は全体的には上昇しているという、検索者の意図が、図形の斜線領域に表現されている。言い換えると、図３の生成図形表示ウインドウ３２に示された図形において、図形の斜線領域は、左側の方が右側の方より縦方向の幅が大きいが、これは、より過去のデータの方が変動幅が大きくてもよいという、検索者の意図が反映されていることを示している。さらに、図形の斜線領域は、株価はある時点までは下がってもよいが、その後は全体として上昇するという株価データを検索したいという意図が反映されていることを示している。
【００２２】
図３におけるリストボックス３３は、検索者の意図を網羅的に指定するために、生成図形表示ウインドウ３２に描画された図形の変形規則を入力あるいは指定する表示部である。例えば、検索者は、マウス５を用いて、変形規則を候補表示部３５の中から選択することによって、描画された図形を変形するための変形パラメータを入力でき、例えば「縦方向圧縮１〜３倍」や「縦方向太さ２倍」などの変形パラメータを指定することができる。ここでは、変形パラメータは、二次元図形である描画された図形を、二次元のうち少なくとも一方の次元において、拡大又は縮小するためのパラメータであるが、変形規則としては、縦方向すなわちＹ軸方向の圧縮（縮小）、又は伸長（拡大）だけでなく、横方向すなわちＸ軸方向の圧縮（縮小）又は伸長（拡大）を設定できるようにしてもよい。
【００２３】
なお、変形規則指定部２２に関わる変形規則は、リストボックス中に表示された変形規則から選択するのではなく、キーボード６等を用いて、変形のコマンドとそのパラメータ値を入力するようにしてもよい。
【００２４】
図３において、検索者である操作者が、生成図形表示ウインドウ３２に図形を描画し、変形規則を設定した後、検索ボタン３４をマウス６によってクリックすると、検索部１２は、図形変形部２３と適合度計算部２４の処理を実行する。
【００２５】
まず、図形変形部２３は、入力部１１により入力された図形データを変形規則指定部２２により指定された変形規則に従って変形し、その変形規則に従って生成して得られた、一つ又は複数個の変形図形のデータを適合度計算部２４へ出力する。例えば、図３に示された図形に対して、縦方向圧縮１〜３倍の変形規則を適用した場合の図形の図形データを図４（Ａ）から図４（Ｃ）に示す。また、図３の図形に対して、縦方向太さ２倍の変形規則を適用した場合の図形の図形データを図５に示す。図４は、図形データに対して、縦方向圧縮１〜３倍の変形規則を適用した場合の図形を示す図である。図５は、図形データに対して、縦方向太さ２倍の変形規則を適用した場合の図形を示す図である。縦方向圧縮１〜３倍の変形規則が選択された場合は、図４（Ａ）から図４（Ｃ）に示す図形の図形データが、図形変形部２３から適合度計算部２４へ出力される。同様に、縦方向太さ２倍の変形規則が選択された場合は、図５に示す図形の図形データが、図形変形部２３から適合度計算部２４へ出力される。なお、変形規則に従って図形変形部２３から出力される図形のデータは、一つの場合もある。
【００２６】
適合度算出部２４は、適合度計算方法設定部２５で設定された計算方法に従って、検索キーとしての図形変形部２３から供給された１つあるいは複数の図形の図形データと、時系列データ蓄積部であるメモリ装置４に蓄積された複数の時系列データとを入力として受け、両者のデータの適合度を計算し、時系列データ毎に最適な適合度データを出力する。時系列データ蓄積部４にストアされた時系列データのそれぞれについて適合度が算出される。
【００２７】
なお、ここでは、複数の時系列データの中から検索キーの図形に含まれる波形を検索する例で説明するが、一つの時系列データについて、そのデータの中から検索キーの図形に含まれる波形を検索する場合であってもよい。
【００２８】
図３に示した図形の場合、時系列データ蓄積部４にストアされたある時系列データのある時点における値を基準に、その時点より前のＸｍ期間における時系列データと、図３の図形との適合度が計算される。適合度の計算は、その時系列データが、図３の図形の斜線で示した部分の中に全て入る場合だけでなく、その時系列データの一部がその斜線部分の中にある場合でも、行われる。例えば、その時系列データの全てが図３の斜線領域の中に入れば、適合度は１００％とし、時系列データの２０％のデータが斜線領域の中に入らないと、適合度は８０％とする。時系列データと図形とが適合するか否かは、例えば、図形のパターンマッチング等の技術を用いることができる。
【００２９】
また、図４の３つの図形が検索キーで、時系列データが１００個あれば、３００個の適合度が計算されて得られる。同様に、図５の１つの図形が検索キーで、時系列データが１００個あれば、１００個の適合度が計算されて得られる。
【００３０】
図６にその計算されて得られた適合度データの例を示す。図６は、１００個の時系列データのそれぞれについて、図４の（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）に示す３つの図形を検索キーとして、類似度を計算し、計算された３つの類似度値の中から最も値の高い類似度を、その時系列データの適合度データとして出力した例を示す図である。例えば、時系列データＮｏ０００１については、図形（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）のそれぞれについて計算された適合度データ、０．４、０．８及び０．６の計算結果が得られ、その中から、最も値の大きな適合度データが、時系列データＮｏ０００１についての適合度として結果の欄にストアされている。
【００３１】
適合度は、その時系列データが、検索者が意図する図形が示す範囲にどれだけ一致しているかの妥当性を意味する。例えば、図形と時系列データを幾何学的に重ね合わせた場合、その図形から時系列データがはみだした部分の面積の総和を取り、その総和の値が小さいほど、時系列データはその図形に適合する、すなわち妥当である、という評価を行うことができる。また、他の計算方法としては、時系列データが離散値であれば、時系列データに図形を論理的に重ね合わせた場合の差分値の総和を取り、その総和の値が小さいほど妥当であるという評価を行うことができる。適合度の計算方法は、適合度計算方法設定部２５において設定あるいは選択され、その設定あるいは選択された計算方法に従って、適合度計算部２４は、適合度計算を実行する。
【００３２】
ここで、検索キーとしての図形に類似する時系列データを検索する場合の適合度計算方法の具体的な例を説明する。
【００３３】
１．まず、図３の場合であれば、図３の図形を、適合度を算出する対象である時系列データＡの離散時間を有する時系列データに展開する。
【００３４】
複数の時系列データについて、各時系列データが、検索キーとなる図形と類似する時系列データを検索して見つけ出したい場合、検索者は、ある時を指定することによって、検索対象となる時系列データを指定することができる。例えば、検索者は、その複数の時系列データが株価データのような日毎のデータであれば、ある日を指定することによって、その日から例えば過去３０日以内の時系列データを、適合度計算の対象と指定することができる。
【００３５】
また、一つの時系列データの中から、検索キーとなる図形と類似する波形があるか否かを検索して見つけだしたい場合も、検索者は、ある時を指定することによって、検索対象となる時系列データを指定することができる。その場合、指定した時（例えば日）から過去に遡って順番に、検索キーとなる図形と類似するデータがあるか否かを、適合度を計算することによってチェックしていく。例えば、ある日から過去に向かって順番に溯っていくようにして、検索キーと、その日から過去３０日間の時系列データとの適合度を計算していく。
【００３６】
このようにして、時系列データの中から検索対象の時系列データは、検索者によって、任意に指定して決定される。
【００３７】
図７及び図８は、離散値データである検索キーの例を示す。図７は、図３の生成図形表示ウインドウ３２に示した図形を、適合度を計算する対象である時系列データの離散時間のデータに展開した図である。図８は、図７の時系列データの離散値データを示す図である。
【００３８】
図７に示す図は、具体的には、生成図形表示ウインドウ３２の図形を、時系列データに合わせた離散時間間隔の離散値データに展開することによって得られる。また、図８のデータは、図７に示すＸ軸上の離散的な時間Ｔ１からＴｎまでについて、離散時間毎における縦軸（Ｙ軸）の値の範囲データを取り出し、配列データとして表データである。
【００３９】
時刻ｔにおける範囲データをＲｔとすれば、検索キーとなるある図形の時間Ｔ１からＴｎまでの範囲データは一般に以下のように表現される。
【００４０】
式（１）
Ｒ＝｛Ｒｉ｜ｉ＝Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，，，Ｔｎ｝
２．次に、適合度の計算を行う。適合度を計算する時系列データＡの時間Ｔ１からＴｎまでの値は、以下のように表現できる。
【００４１】
式（２）
Ａ＝｛Ａｉ｜ｉ＝Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，，，Ｔｎ｝
このとき、図３の図形に基づく上記の範囲データＲに対するある時系列データＡの距離Ｄ（Ａ，Ｒ）は、一般的なユークリッド距離の計算方法に基づけば以下の式（３）により算出される。
【００４２】
式（３）

但し、ｄ（Ａｔ，Ｒｔ）は、ｍｉｎ（｜Ａｔ−Ｒｔｊ｜｜Ｒｔｊ∈Ｒｔ）である。ここで、ｊ＝１，２，．．，ｋであり、ｋは、範囲データの離散値の個数である。
【００４３】
この距離を用いた適合度の場合、距離の小さい方が妥当性すなわち適合度が高い。図４（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）に示すように、検索キーとしての図形が複数個あった場合には、１つの時系列データに対して全ての検索キーとの適合度が算出される。
【００４４】
３．時系列データ毎に計算された全ての検索キーとの適合度の中から最適な適合度を選出する。図４（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）に示すように、検索キーとしての図形が複数個あった場合には、個々の時系列データに対して適合度が複数回計算される。適合度は個々の時系列データに対して１つずつ出力するものとすれば、ある時系列データと全ての検索キーとの適合度データの中で最適な適合度を有する図形との適合度の値を、その時系列データの適合度データとして選定し出力する。
【００４５】
具体的には、例えば距離を適合度として用いる方式においては距離が小さいほど妥当性が高いため、検索キーとしての入力図形１，２，３…ｍに対するある時系列データＡの適合度データとしての適合度Ｆ（Ａ）は次のように表現される。
【００４６】
式（４）
Ｆ（Ａ）＝ｍｉｎ（Ｄ（Ａ，Ｒｉ）｜ｉ＝１，２，３…ｍ）
出力部１３は、適合度が計算された各時系列データを、結果生成方法設定部２７により指定された結果生成方法に基づいて整理して出力する。結果生成方法設定部２７には、内部に予め設定され用意された条件、あるいはマウス６等によってなされる項目選択等の外部からの指定条件によって、例えば適合度が妥当であるものから順に１０件を結果とする、などの結果生成方法が設定される。
【００４７】
従って、結果生成部２６は、結果生成方法設定部２７において設定された結果データの生成方法に従って、適合度計算部２４で計算された各時系列データの適合度を用いて結果データを生成する。具体的には、結果生成部２６は、例えば、並べ替えアルゴリズムを用いて適合度の妥当な順、例えば上位から順に、時系列データを並び替え、設定された出力件数等に従った必要なデータを結果データとして抽出する。
【００４８】
結果出力部２８は、結果生成部２６により生成された結果データを、表示装置３の画面等に表示するために、表示装置３等に出力する。
【００４９】
以上説明した処理の中で、ＣＰＵによって実行される適合度の計算処理の流れを、図９を用いて説明する。なお、図９は、ある１つの時系列データに対して適合度計算部２４において実行される適合度計算処理の流れの例を示すフローチャートである。従って、この処理は、複数の時系列データがあれば、各時系列データに対して実行される。
【００５０】
まず、図形変形部２３によって変形された複数の図形群の中から１つの図形を選択する（ステップ（以下Ｓと略す。１）。なお、図形変形部２３から入力された図形が１つの場合は、その図形を選択する。
【００５１】
Ｓ１において選択された図形を離散時間毎の範囲データに変換する（Ｓ２）。そして、適合度計算の対象である時系列データについて、Ｓ２において変換された範囲データを用いて、適合度算出方式設定部２５の設定された内容に基づいて、適合度を計算する（Ｓ３）。
【００５２】
次に、図形変形部２３から入力された全図形について適合度を計算済か否かが判断される（Ｓ４）。全ての図形について計算済でなければ、Ｓ１へ処理は戻り、未計算の図形についての適合度を計算する。すべての図形について計算済であれば、入力された全図形の中で最適な適合度を、その時系列データの適合度データとする（Ｓ５）。
【００５３】
以上のように、本実施の形態によれば、検索キーを図形により指定できるので、検索者の意図する検索したい時系列データの特徴を容易かつ網羅的に指定することができる。
【００５４】
本明細書における各「部」は、実施の形態の各機能に対応する概念的なもので、必ずしも特定のハードウエアやソフトウエア・ルーチンに１対１には対応しない。従って、本明細書では、以下、実施の形態の各機能を有する仮想的回路ブロック（部）を想定して実施の形態を説明した。また、本実施の形態における各手順の各ステップは、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実行し、あるいは実行毎に異なった順序で実行してもよい。
【００５５】
また、上述した実施の形態に係る時系列データ検索装置は、図１に示すように、１つのコンピュータの中に構築されているが、ネットワークで接続された複数の端末装置を含むコンピュータシステム内に各処理部を分散して設けるようにしたネットワークシステムに構築されるようにしてもよい。
【００５６】
なお、以上説明した動作を実行するプログラムは、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体や、ハードディスク等の記憶装置等に、その全体あるいは一部が記録され、あるいは記憶されている。そのプログラムがコンピュータにより読み取られて、動作の全部あるいは一部が実行される。あるいは、そのプログラムの全体あるいは一部を通信ネットワークを介して流通または提供することができる。利用者は、通信ネットワークを介してそのプログラムをダウンロードしてコンピュータにインストールしたり、あるいは記録媒体からコンピュータにインストールすることで、容易に本発明の時系列データ検索装置を実現することができる。
【００５７】
本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において、種々の変更、改変等が可能である。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、検索者の意図する時系列データの特徴を容易かつ網羅的に指定できる時系列データ検索装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係わる時系列データ検索装置の構成を示す構成図である。
【図２】本発明の実施の形態に係わる時系列データ検索処理ソフトウエアプログラムの機能構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図形生成編集部により生成された図形が表示された画面の例を示す図である。
【図４】図形データに対して、縦方向圧縮１〜３倍の変形規則を適用した場合の図形を示す図である。
【図５】図形データに対して、縦方向太さ２倍の変形規則を適用した場合の図形を示す図である。
【図６】時系列データのそれぞれについて計算された３つの類似度値の中から最も値の高い類似度を類似度データとして出力した例を示す図である。
【図７】生成図形表示ウインドウに示した図形を、適合度を計算する対象である時系列データの離散時間のデータに展開した図である。
【図８】図７の時系列データの離散値データを示す図である。
【図９】ある時系列データに対して適合度計算部において実行される適合度計算処理の流れの例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１・・・コンピュータ、２・・・本体、３・・・表示装置、４・・・メモリ装置、５・・・マウス、６・・・キーボード[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a time-series data search device, a time-series data search method, a program, and a recording medium.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, as a method of searching for time-series data, for example, a logical search method using a feature amount and a search method using a time-series pattern input have been proposed.
[0003]
A logical search method using feature values is a search formula that uses features to logically or numerically express data that can be expressed as an amount that changes over time, such as changes in stock prices or melody of music. (For example, see Patent Document 1). In this search method, for example, when searching for stock prices that have undergone a similar transition in the past, an equation for the stock price moving average deviation rate is used. The stock price moving average deviation rate is defined as a ratio of a stock price at a certain time to an average of stock prices in a predetermined period, for example, a few days before the time. By designating the stock price moving average deviation rate, similar stock brands are searched.
[0004]
On the other hand, a search method using a time-series pattern input searches for a similar time-series pattern using the time-series pattern itself as a key (for example, see Patent Document 2). That is, in this search method, the time series pattern itself can be specified.
[0005]
[Patent Document 1]
JP-A-5-204991 (page 2, FIG. 4)
[0006]
[Patent Document 2]
JP-A-10-240716 (page 4, FIG. 2)
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, the search method based on the above-described feature amounts is based on the search target's time-series data, the change of the data to be searched, and the feature amount capable of accurately detecting the change, and the searcher is familiar with the search intention. It is not easy to create a search expression because it is necessary to create a reflected search expression.
[0008]
In the search method based on the input of a time-series pattern, if the searcher's intention cannot be specified as the only time-series pattern, the searcher specifies a plurality of time-series patterns as search keys and sequentially searches a plurality of times. I needed to. That is, unless the searcher specifies a sufficient number of search formulas to extract all the time-series patterns to be searched, time-series data cannot be comprehensively searched.
[0009]
Therefore, the present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to realize a time-series data search method capable of easily and comprehensively specifying characteristics of time-series data as a search target intended by a searcher.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
A time-series data search device of the present invention includes a time-series data storage unit for storing time-series data, a graphic input unit for inputting a graphic, and a deformation rule for deforming the input graphic. A deformation rule input unit, deformed figure data obtained by deforming the figure input from the figure input unit according to the deformation rule input from the figure deformation rule input unit, and stored in the time-series data storage unit. A search unit that searches for the time-series data stored in the time-series data storage unit by calculating the degree of conformity of the obtained time-series data, and an output unit that outputs calculation result data of the search unit. With.
[0011]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0012]
FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of a time-series data search device according to the present embodiment. Reference numeral 1 denotes a computer constituting the time-series data search device. Reference numeral 2 denotes a main body including a central processing unit (CPU), a ROM, a RAM, and the like. The main body 2 includes a display device 3, a memory device 4 serving as a time-series data storage unit that stores a plurality of time-series data, A mouse 5 as a pointing device and a keyboard 6 are connected. A time-series data search processing software program according to the present embodiment is stored in a ROM (not shown), and can be executed based on a searcher's instruction. The searcher inputs a figure as a search key using the mouse 5 or the keyboard 6 while looking at the figure displayed on the display device 3, and inputs the figure from the time-series data group stored in the memory device 4. It is possible to search for time-series data that matches or is similar to the search key.
[0013]
FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of the time-series data search processing software program in the computer device 1 shown in FIG. The time-series data search processing software program includes an input unit 11 for inputting a search key, a search unit 12 for searching time-series data by calculating a degree of matching between the search key and the time-series data, and a search unit. And an output unit for outputting search result data based on the data of the degree of matching calculated in step.
[0014]
The input unit 11 includes a graphic generation / editing unit 21 as a graphic input unit and a modification rule specifying unit 22 as a modification rule input unit. The graphic generation / editing unit 21 is a software program for generating and editing a graphic serving as a search key to be described later, and may be a general drawing software program or a software program having equivalent functions. May be. In other words, the graphic generation / editing unit 21 is a device for outputting a graphic serving as a search key to the search unit 12. By using the graphic generation / editing unit 21, the operator of the computer 1 gives an instruction from the mouse 5 or the keyboard 6 and generates a desired graphic while displaying the generated graphic on the screen of the display device 3. You can edit shapes. The modification rule designating unit 22 is a software program for designating a rule for transforming a graphic generated by the graphic generation / editing unit 21.
[0015]
The search unit 12 includes a graphic transformation unit 23, a fitness calculation unit 24, and a fitness calculation method setting unit 25. The graphic deforming unit 23 is a software program that deforms the graphic generated by the graphic generating and editing unit 21 based on the deformation rule specified by the deformation rule specifying unit 22. The fitness calculation unit 24 calculates a fitness of the time-series data stored in the memory device 4 based on the input search key according to the calculation method set in the fitness calculation method setting unit 25. It is.
[0016]
The output unit 13 includes a result generation unit 26, a result generation method setting unit 27, and a result output unit 28. The result generation unit 26 is a software program that generates calculation result data based on the data of the degree of matching calculated by the search unit 12 according to the generation method set in the result generation method setting unit 27. The result generation method setting unit 27 is a software program for setting a predetermined result generation method such as the number of displayed results and the display order. The result output unit 28 is a software program that outputs the result data generated by the result generation unit 26 to the display device 3, the memory device 4, and the like.
[0017]
Hereinafter, the content of the time-series data search process according to the embodiment of the present invention will be described using an example.
[0018]
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a screen on which a graphic generated by the graphic generation / editing unit 21 is displayed. As described above, the operator can draw a graphic while displaying the graphic on the screen of the display device 3 using the mouse 5 by using the function of the graphic generation / editing unit 21.
[0019]
In FIG. 3, reference numeral 31 denotes a screen display frame. In the screen display frame 31, a generated graphic display window 32 in which the graphic generated by the graphic generation / editing unit 21 is displayed, and a list box 33 for specifying a deformation rule related to the deformation rule specifying unit 22; A search button 34 for instructing a search based on the figure and the specified transformation rule is included.
[0020]
The operator draws a graphic in the generated graphic display window 32 by using the drawing software of the graphic generation / editing unit 21. The figure to be drawn is drawn in consideration of the waveform diagram when the time-series data is graphed. The graphic shown in FIG. 3 differs from a normal waveform in that the graphic itself has an area, and indicates a permissible variation range of the waveform of the time-series data to be searched and extracted. In this case, assuming that the horizontal axis is the X axis and the vertical axis is the Y axis, the operator has a width with respect to each value of the X axis, in other words, the value of the Y axis indicating the allowable range of waveform fluctuation. Then, a two-dimensional figure having an area is drawn. As a specific example, assuming that the X-axis is a time axis indicating a day and the Y-axis is a fluctuation rate (%) of a stock price, the operator indicates by shading in the generated graphic display window 32 of FIG. It is assumed that such a figure is drawn. This is because the operator who is a searcher searches for time-series data of stock prices in which the fluctuating stock price Y falls within the shaded area of the graphic in the generated graphic display window 32 within a specified period Xm, for example, within the past 30 days. Draw a figure that is the source of the search key with the intent to do so.
[0021]
Conventionally, when a waveform as a search key was designated, only the same waveform as the search key could be searched. However, according to the present embodiment, as shown in FIG. By drawing, a value having a width can be specified, and time-series data that matches the search intention of the searcher can be comprehensively searched. For example, in the example of FIG. 3, the width Y1 at the time point X1 is larger than the width Yk at the time point Xk, and the value of Y may decrease from the time point X1 to the time point Xk. Hereinafter, the searcher's intention that the value of Y is increasing as a whole is expressed in the shaded area of the figure. In other words, in the figure shown in the generated figure display window 32 of FIG. 3, the shaded area of the figure has a larger vertical width on the left side than on the right side. This indicates that the intention of the searcher that the fluctuation range may be large is reflected. Furthermore, the shaded area of the figure indicates that the intention to search for stock price data that the stock price may go down to a certain point in time but thereafter rises as a whole is reflected.
[0022]
The list box 33 in FIG. 3 is a display unit for inputting or specifying a transformation rule of a graphic drawn in the generated graphic display window 32 in order to comprehensively specify a searcher's intention. For example, the searcher can input a deformation parameter for deforming the drawn figure by selecting a deformation rule from the candidate display section 35 using the mouse 5. Deformation parameters such as “double” and “double the vertical thickness” can be designated. Here, the deformation parameter is a parameter for enlarging or reducing a drawn figure that is a two-dimensional figure in at least one of the two dimensions. In addition to the compression (reduction) or expansion (expansion), compression (reduction) or expansion (expansion) in the horizontal direction, that is, the X-axis direction may be set.
[0023]
It should be noted that the transformation rule related to the transformation rule designating section 22 is not selected from the transformation rules displayed in the list box, but the transformation command and its parameter values are input using the keyboard 6 or the like. Good.
[0024]
In FIG. 3, when an operator who is a searcher draws a graphic in the generated graphic display window 32 and sets a deformation rule, and then clicks the search button 34 with the mouse 6, the search unit 12 The processing of the fitness calculating section 24 is executed.
[0025]
First, the graphic transformation unit 23 transforms the graphic data input by the input unit 11 in accordance with the transformation rule specified by the transformation rule designating unit 22, and generates one or more graphic data obtained by generating in accordance with the transformation rule. The data of the deformed figure is output to the adaptability calculating unit 24. For example, FIG. 4A to FIG. 4C show graphic data of a graphic in a case where a deformation rule of 1 to 3 times the vertical compression is applied to the graphic shown in FIG. FIG. 5 shows graphic data of the graphic in the case where the deformation rule of twice the vertical thickness is applied to the graphic of FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating a graphic in a case where a deformation rule of 1 to 3 times the vertical compression is applied to graphic data. FIG. 5 is a diagram illustrating a graphic when a deformation rule of twice the vertical thickness is applied to graphic data. When the deformation rule of 1 to 3 times the vertical compression is selected, the graphic data of the graphic shown in FIGS. 4A to 4C is output from the graphic deformation unit 23 to the fitness calculation unit 24. . Similarly, when the deformation rule with a vertical thickness of twice is selected, the graphic data of the graphic shown in FIG. 5 is output from the graphic deformation unit 23 to the fitness calculation unit 24. It should be noted that the figure data output from the figure deformation unit 23 according to the deformation rule may be one.
[0026]
According to the calculation method set by the fitness calculation method setting unit 25, the fitness calculation unit 24 includes one or more graphic data supplied from the graphic deformation unit 23 as a search key and a time-series data storage unit. And receives a plurality of time-series data stored in the memory device 4 as input, calculates the fitness of the two data, and outputs the optimal fitness data for each time-series data. The fitness is calculated for each of the time-series data stored in the time-series data storage unit 4.
[0027]
Here, an example will be described in which a waveform included in the figure of the search key is searched from among a plurality of time-series data. May be searched.
[0028]
In the case of the graphic shown in FIG. 3, the time-series data stored in the time-series data storage unit 4 at a certain point in time is used as a reference, and the time-series data in the Xm period before that point and the figure in FIG. Is calculated. The calculation of the degree of conformity is performed not only when the time-series data entirely falls within the hatched portion of the figure in FIG. 3, but also when a part of the time-series data falls within the hatched portion. . For example, if all of the time-series data falls within the shaded area in FIG. 3, the fitness is 100%. If 20% of the time-series data does not fall within the shaded area, the fitness is 80%. I do. Whether the time-series data and the graphic match or not can be determined using, for example, a technique such as pattern matching of the graphic.
[0029]
Also, if the three figures in FIG. 4 are search keys and there are 100 pieces of time-series data, 300 pieces of fitness are calculated and obtained. Similarly, if one figure in FIG. 5 is a search key and there are 100 pieces of time-series data, 100 pieces of fitness are calculated and obtained.
[0030]
FIG. 6 shows an example of the fitness data obtained by the calculation. FIG. 6 shows the similarity calculated for each of the 100 pieces of time-series data using the three figures shown in FIGS. 4A, 4B and 4C as search keys, and the calculated three similarities. FIG. 9 is a diagram illustrating an example in which the highest similarity among the degree values is output as the degree-of-fit data of the time-series data. For example, for the time series data No0001, the fitness results calculated for each of the figures (A), (B), and (C), and the calculation results of 0.4, 0.8, and 0.6, are obtained. Among them, the fitness data having the largest value is stored in the result column as the fitness for the time-series data No. 0001.
[0031]
The degree of relevance means the validity of how much the time-series data matches the range indicated by the graphic intended by the searcher. For example, when a figure and time-series data are geometrically superimposed, the sum of the areas where the time-series data protrudes from the figure is calculated, and the smaller the total value, the more the time-series data fits the figure. That is, it is appropriate. Further, as another calculation method, if the time-series data is a discrete value, the sum of the difference values when the graphic is logically superimposed on the time-series data is calculated, and the smaller the value of the sum is, the more appropriate it is. Can be evaluated. The calculation method of the fitness is set or selected in the fitness calculation method setting unit 25, and the fitness calculation unit 24 performs the fitness calculation according to the setting or the selected calculation method.
[0032]
Here, a specific example of a matching degree calculation method when searching for time-series data similar to a figure as a search key will be described.
[0033]
1. First, in the case of FIG. 3, the graphic of FIG. 3 is developed into time-series data having a discrete time of the time-series data A for which the fitness is calculated.
[0034]
When a searcher wants to find time-series data that is similar to a figure serving as a search key for a plurality of time-series data, the searcher can specify a certain time to search for the time-series data to be searched. Data can be specified. For example, if the plurality of time-series data is data for each day such as stock price data, the searcher specifies a certain day to convert the time-series data within, for example, the past 30 days from that day into the fitness degree calculation. Can be specified as a target.
[0035]
In addition, when a user wants to search for a waveform similar to a figure serving as a search key from one piece of time-series data and finds out the same, the searcher becomes a search target by specifying a certain time. Time series data can be specified. In this case, it is checked whether there is data similar to the figure serving as the search key in order from the specified time (for example, the day) retrospectively by calculating the degree of matching. For example, the relevance between the search key and the time-series data for the past 30 days from that date is calculated by going back in order from a certain date to the past.
[0036]
In this way, the time-series data to be searched out of the time-series data is arbitrarily designated and determined by the searcher.
[0037]
7 and 8 show examples of search keys that are discrete value data. FIG. 7 is a diagram in which the graphic shown in the generated graphic display window 32 of FIG. 3 is developed into discrete-time data of the time-series data for which the fitness is calculated. FIG. 8 is a diagram showing discrete value data of the time series data of FIG.
[0038]
Specifically, the diagram shown in FIG. 7 is obtained by expanding the graphic in the generated graphic display window 32 into discrete value data at discrete time intervals according to the time series data. The data in FIG. 8 is obtained by extracting range data of values on the vertical axis (Y axis) for each discrete time from discrete times T1 to Tn on the X axis shown in FIG. is there.
[0039]
Assuming that the range data at time t is Rt, range data from a time T1 to Tn of a certain figure as a search key is generally expressed as follows.
[0040]
Equation (1)
R = {Ri | i = T1, T2, T3 ,,, Tn}
2. Next, the degree of conformity is calculated. The values from time T1 to time Tn of the time-series data A for calculating the fitness can be expressed as follows.
[0041]
Equation (2)
A = {Ai | i = T1, T2, T3 ,,, Tn}
At this time, the distance D (A, R) of the certain time series data A with respect to the range data R based on the graphic of FIG. 3 is calculated by the following equation (3) based on a general Euclidean distance calculation method. You.
[0042]
Equation (3)

Here, d (At, Rt) is min (| At−Rtj || Rtj∈Rt). Here, j = 1, 2,. . , K, and k is the number of discrete values of the range data.
[0043]
In the case of the fitness using this distance, the smaller the distance, the higher the validity, that is, the higher the fitness. As shown in FIGS. 4A, 4B, and 4C, when there are a plurality of figures as search keys, the degree of fitness with all the search keys is calculated for one piece of time-series data. Is done.
[0044]
3. An optimum matching degree is selected from the matching degrees with all the search keys calculated for each time-series data. As shown in FIGS. 4A, 4B, and 4C, when there are a plurality of figures as search keys, the degree of matching is calculated a plurality of times for each time-series data. Assuming that the fitness is output one by one for each time-series data, the fitness of the figure having the best fitness among the fitness data of a certain time-series data and all the search keys is obtained. The value is selected and output as the fitness data of the time-series data.
[0045]
More specifically, for example, in a method using distance as the degree of fitness, the smaller the distance, the higher the validity. Therefore, as the degree of fitness of certain time-series data A with respect to input figures 1, 2, 3,. The fitness F (A) is expressed as follows.
[0046]
Equation (4)
F (A) = min (D (A, Ri) | i = 1, 2, 3,... M)
The output unit 13 organizes and outputs each time-series data for which the degree of conformity has been calculated based on the result generation method designated by the result generation method setting unit 27. The result generation method setting unit 27 stores, for example, ten items in order from the one having the appropriate degree of conformity according to a condition preset and prepared internally, or an externally specified condition such as an item selection performed by the mouse 6 or the like. A result generation method such as a result is set.
[0047]
Therefore, the result generation unit 26 generates the result data using the fitness of each time-series data calculated by the fitness calculation unit 24 according to the result data generation method set by the result generation method setting unit 27. Specifically, for example, the result generation unit 26 sorts the time-series data in a reasonable order of conformity using a sorting algorithm, for example, in order from the top, and sets necessary data according to the set number of output cases and the like. Is extracted as result data.
[0048]
The result output unit 28 outputs the result data generated by the result generation unit 26 to the display device 3 or the like in order to display the result data on the screen of the display device 3 or the like.
[0049]
With reference to FIG. 9, the flow of the process of calculating the degree of conformity executed by the CPU in the above-described processing will be described. FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the flow of the fitness calculation process performed by the fitness calculation unit 24 on one piece of time-series data. Therefore, if there are a plurality of time series data, this process is executed for each time series data.
[0050]
First, one graphic is selected from a plurality of graphic groups deformed by the graphic deforming unit 23 (step (hereinafter abbreviated as S. 1). If there is one graphic input from the graphic deforming unit 23, , Select that shape.
[0051]
The figure selected in S1 is converted into range data for each discrete time (S2). Then, for the time-series data to be subjected to the calculation of the fitness, the fitness is calculated based on the content set by the fitness calculation method setting unit 25 using the range data converted in S2 (S3).
[0052]
Next, it is determined whether or not the degree of conformity has been calculated for all figures input from the figure deformation unit 23 (S4). If the calculation has not been completed for all the figures, the process returns to S1 to calculate the fitness for the uncalculated figures. If the calculation has been performed for all the figures, the optimal matching degree among all the inputted figures is set as the matching degree data of the time-series data (S5).
[0053]
As described above, according to the present embodiment, since the search key can be specified by a graphic, it is possible to easily and comprehensively specify the characteristics of the time-series data that the searcher wants to search.
[0054]
Each “unit” in the present specification is a conceptual one corresponding to each function of the embodiment, and does not necessarily correspond one-to-one to a specific hardware or software routine. Therefore, in this specification, the embodiment has been described below assuming a virtual circuit block (unit) having each function of the embodiment. Also, the steps of each procedure in the present embodiment may be executed in a different order, and may be executed at the same time, or may be executed in a different order for each execution, as long as they do not violate the nature of the steps.
[0055]
Further, the time-series data search device according to the above-described embodiment is constructed in one computer as shown in FIG. 1, but is included in a computer system including a plurality of terminal devices connected by a network. Each processing unit may be constructed in a network system that is provided in a distributed manner.
[0056]
Note that the program for executing the above-described operation is recorded in whole or in part or in a portable medium such as a floppy (registered trademark) disk or a CD-ROM, or a storage device such as a hard disk. I have. The program is read by the computer, and all or a part of the operation is executed. Alternatively, the whole or a part of the program can be distributed or provided via a communication network. The user can easily realize the time-series data search device of the present invention by downloading the program via a communication network and installing the program on a computer, or installing the program on a computer from a recording medium.
[0057]
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various changes and modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
[0058]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to realize a time-series data search device capable of easily and comprehensively specifying characteristics of time-series data intended by a searcher.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of a time-series data search device according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a functional block diagram showing a functional configuration of a time-series data search processing software program according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a screen on which a graphic generated by a graphic generation / editing unit is displayed.
FIG. 4 is a diagram illustrating a graphic when a deformation rule of 1 to 3 times the vertical compression is applied to graphic data.
FIG. 5 is a diagram illustrating a graphic in a case where a deformation rule of twice the vertical thickness is applied to graphic data;
FIG. 6 is a diagram illustrating an example in which the highest similarity among three similarity values calculated for each of the time-series data is output as similarity data.
FIG. 7 is a diagram in which the graphic shown in the generated graphic display window is developed into discrete-time data of the time-series data for which the fitness is calculated.
FIG. 8 is a diagram showing discrete value data of the time series data of FIG. 7;
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the flow of a fitness calculation process performed by a fitness calculation unit on certain time-series data.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Computer, 2 ... Main body, 3 ... Display device, 4 ... Memory device, 5 ... Mouse, 6 ... Keyboard

Claims

A time-series data storage unit for storing time-series data,
A graphic input unit for inputting a graphic,
A deformation rule input unit for inputting a deformation rule for deforming the input figure;
Deformed graphic data obtained by deforming the graphic input from the graphic input unit according to the deformation rule input from the graphic deformation rule input unit, and time-series data stored in the time-series data storage unit, A search unit that searches for the time-series data stored in the time-series data storage unit by calculating the degree of conformity;
An output unit that outputs calculation result data of the search unit.

2. The time-series data search device according to claim 1, wherein the graphic input in the graphic input unit is a two-dimensional graphic having an area.

3. The method according to claim 1, wherein the graphic is generated using a pointing device while the graphic is displayed on a screen of a display device, and is input to the graphic input unit. 4. Series data search device.

4. The method according to claim 1, wherein the transformation rule input to the transformation rule input unit is given by a parameter for enlarging or reducing the input figure. 5. Series data search device.

The time-series data search device according to claim 4, wherein the parameter is a parameter for enlarging or reducing the two-dimensional figure in at least one of two dimensions.

The output unit, when there is a plurality of data of the degree of conformity between the deformed graphic data and the time-series data calculated in the search unit, the result generation method set in advance from the plurality of data The time-series data search device according to any one of claims 1 to 5, wherein the calculation result data is generated and output based on the data.

Enter the figure data,
Enter a deformation rule for deforming the figure represented by the input figure data,
By calculating the degree of conformity between the deformed graphic data obtained by deforming the input graphic according to the deformation rule and the time-series data stored in the time-series data storage unit, the time-series data storage unit Search for the time-series data stored in
A time-series data search method, comprising outputting calculation result data based on the calculated data of the degree of conformity.

The method according to claim 7, wherein the input figure is a two-dimensional figure having an area.

9. The method according to claim 7, wherein the graphic is generated by using a pointing device while displaying the graphic on a screen of a display device, and is input to the graphic input unit. Series data search device.

10. The time-series data search method according to claim 7, wherein the transformation rule is given by a parameter for enlarging or reducing the input figure.

The method according to claim 10, wherein the parameter is a parameter for enlarging or reducing the two-dimensional figure in at least one of two dimensions.

When there is a plurality of data of the degree of conformity between the deformed graphic data and the time-series data, the calculation result data is generated and output from the plurality of data based on a preset result generation method. The time-series data search method according to any one of claims 7 to 11, wherein:

A function to input figure data,
A function of inputting a deformation rule for deforming a graphic represented by the input graphic data,
By calculating the degree of conformity between the deformed graphic data obtained by deforming the input graphic according to the deformation rule and the time-series data stored in the time-series data storage unit, the time-series data storage unit A function of searching for the time-series data stored in the
A program for causing a computer to realize a function of outputting calculation result data based on the calculated data of the degree of conformity.

A recording medium on which the program according to claim 13 is recorded.