JP3204154B2 - 時系列データ解析装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、気温データ，地震
波データ，株価データ等の時系列データを解析する技術
に関し、特に、ユーザによって指定されたデータとデー
タパターンが類似する類似データを時系列データの中か
ら探し出す技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】気温データ，株価データ等の時系列デー
タを解析し、今後の気温，株価等の変化を予測する場
合、ユーザによって指定された最近のデータとデータパ
ターンが類似する類似データを過去の時系列データの中
から探し出し、探し出した類似データの近傍に存在する
データのパターンを参考にして今後の変化を予測すると
いうことが従来から行われている。

【０００３】ところで、ユーザによって指定されたデー
タと類似する類似データを探し出す場合、従来は、例え
ば、図１２のブロック図に示すような時系列データ解析
装置が用いられている。

【０００４】図１２に示した従来の時系列データ解析装
置は、気温データ，株価データ等の時系列データ１００
が格納された記憶部１０１と、キーボード等の入力部１
０２と、解析対象データ選択部１０３と、類似データ検
索部１０４と、ＣＲＴ等の表示部１０８とから構成され
ている。類似データ検索部１０４は、比較対象データ選
択部１０５，データ間類似度計算部１０６及び類似デー
タソート部１０７から構成されている。

【０００５】ユーザは、類似データの検索を行う場合、
入力部１０２から解析対象データ選択部１０３に対して
解析対象データを指示する解析対象データ指示を入力す
ると共に、比較対象データ選択部１０５に対して検索対
象期間を指示する検索対象期間指示を入力する。ここ
で、解析対象データ指示は、例えば、時系列データ１０
０中の解析対象データとする部分の開始時点を示す情報
と終了時点を示す情報とを含むものである。

【０００６】解析対象データ選択部１０３は、解析対象
データ指示が入力されると、それによって示される解析
対象データを時系列データ１００の中から選択し、選択
した解析対象データを比較対象データ選択部１０５，デ
ータ間類似度計算部１０６に渡す。

【０００７】比較対象データ選択部１０５は、検索対象
期間指示が入力されると、先ず、時系列データ１００の
中から上記指示によって指示された期間の時系列データ
を取り出す。その後、取り出した時系列データの中か
ら、解析対象データとの類似度を計算する比較対象デー
タを１つ選択し、選択した比較対象データをデータ間類
似度計算部１０６に渡す。以下、類似データソート部１
０７から選択指示が加えられる毎に、時系列データの中
から次の比較対象データを１つ選択し、選択した比較対
象データをデータ間類似度計算部１０６に渡すという処
理を、比較対象データが選択できなくなるまで、繰り返
し行う。

【０００８】データ間類似度計算部１０６は、比較対象
データ選択部１０５から比較対象データが１つ渡される
毎に、その比較対象データと解析対象データ選択部１０
３から渡されている解析対象データとの間の類似度を計
算し、計算した類似度と上記比較対象データの組を類似
データソート部１０７に渡す。

【０００９】類似データソート部１０７は、データ間類
似度計算部１０６から類似度と比較対象データの組が渡
されると、先ず、類似度が予め定められているユーザに
よって設定されている類似度ｅ以上であるか否かを判断
する。そして、類似度が予め定められている類似度ｅ未
満の場合は、今回渡された類似度と比較対象データとの
組を破棄する。一方、類似度が予め定められている類似
度ｅ以上の場合は、今回渡された類似度と比較対象デー
タとの組を保存する。その際、既に保存されている類似
度と比較対象データの組と、今回渡された類似度と比較
データの組とを類似度によってソートして保存する。ま
た、保存する組の数が予めユーザによって設定されてい
る組数Ｌを超えるような場合には、類似度が最も小さな
組を破棄する。

【００１０】類似データソート部１０７は、現在処理対
象としている組に対して上述した処理を行うと、比較対
象データ選択部１０５に対して選択指示を加える。

【００１１】これにより、比較対象データ選択部１０５
は、次の比較対象データを選択し、データ間類似度計算
部１０６に渡す。以下、前述と同様の動作が繰り返し行
われる。そして、比較対象データ選択部１０５が比較対
象データを選択できなくなると、類似データソート部１
０７は、保持している類似度順にソートした比較対象デ
ータを類似データとして表示部１０８に出力する。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】過去の時系列データを
用いて今後の変化を予測する場合、一般的には、大量の
時系列データが必要となる。従って、過去の時系列デー
タの全てを検索対象にして類似データを探し出している
従来の技術では、いかに高速な検索方式を用いたとして
も、類似データの検索処理に時間がかかりすぎるため、
今後の変化を予測する上で有効になる類似データを現実
的な時間内で得ることが難しかった。このような問題点
を解決するためには、ユーザが勘にたよって検索対象と
する時系列データを絞り込むという方法をとらざるを得
ないが、このような方法をとった場合には、今後の変化
を予測する上で有効になる類似データを得ることができ
なくなる可能性が高くなってしまう。

【００１３】そこで、本発明の目的は、膨大なデータ量
の時系列データの中から、今後の変化を予測する上で有
効になる類似データを探し出す場合であっても、現実的
な時間内で有効な類似データを探し出せる可能性を高く
することにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明の時系列データ解
析装置は、上記目的を達成すると共に、出力された類似
データの中にユーザが望むような類似データが存在しな
かった場合、検索対象にする単位時系列データを更に絞
り込んで再検索を行えるようにするため、時系列データ
の中からユーザの指示に従って解析対象データを選択す
る解析対象データ選択部と、前記時系列データを単位期
間で区切ることにより構成される複数の単位時系列デー
タを、類似度に基づいて複数のクラスタにクラスタリン
グする構成を備えると共に、検索結果判定部から単位時
系列データを示す情報が渡された場合、その情報によっ
て示される複数の単位時系列データを類似度に基づいて
複数のクラスタにクラスタリングする構成を備えたクラ
スタリング部と、該クラスタリング部でクラスタリング
された前記複数の単位時系列データを、それが前記複数
のクラスタの内のどのクラスタに属するものなのかが分
かる形式で表示すると共に、ユーザによって選択された
クラスタに属する単位時系列データのみを出力する比較
対象クラスタ出力部と、該比較対象クラスタ出力部から
出力された単位時系列データの中から、前記解析対象デ
ータ選択部で選択された解析対象データと類似する類似
データを検索して出力する類似データ検索部と、 該類似
データ検索部から出力された類似データを表示すると共
に、ユーザによって再検索が指示された場合、前記類似
データ検索部から出力された類似データを含む単位時系
列データを示す情報を前記クラスタリング部に渡す検索
結果判定部とを備えている。

【００１５】この構成に於いては、解析対象データ選択
部が、ユーザの指示に従って時系列データの中から解析
対象データを選択し、クラスタリング部が、時系列デー
タを単位区間で区切ることにより構成される複数の単位
時系列データを類似度に基づいて複数のクラスタにクラ
スタリングする。

【００１６】比較対象クラスタ出力部では、クラスタリ
ング部でクラスタリングされた複数の単位時系列データ
を、それがどのクラスタに属するものかが分かる形式で
表示する。ユーザは、この表示を見て、解析対象データ
を含む単位時系列データとデータパターンが似ている単
位時系列データを含むクラスタを選択する。ユーザによ
ってクラスタが選択されると、比較対象クラスタ出力部
は、選択されたクラスタに属する単位時系列データのみ
を出力する。類似データ検索部は、比較対象クラスタ出
力部から単位時系列データが出力されると、その中から
解析対象データと類似する類似データを検索し出力す
る。検索結果判定部は、類似データ検索部から出力され
た類似データを表示し、ユーザは、この表示を見て希望
する類似データが存在しなかった場合には、検索結果判
定部に対して再検索指示を入力する。これにより、検索
結果判定部は、類似データ検索部から出力された類似デ
ータを含む単位時系列データを示す情報をクラスタリン
グ部に渡し、クラスタリング部は、上記情報によって示
される単位時系列データを対象にして再度クラスタリン
グを行う。

【００１７】また、本発明の時系列データ解析装置は、
探し出された類似データの数が非常に多い場合でも、類
似度が高い方からユーザによって設定された上限数分の
類似データのみを出力できるようにするため、前記類似
データ検索部は、前記比較対象クラスタ出力部から出力
された単位時系列データを検索することにより得た類似
データの数がユーザによって設定された上限数を超える
場合には前記検索することにより得た類似データの内
の、前記解析対象データとの類似度が高い方から前記上
限数分の類似データを出力する構成を備えている。

【００１８】この構成に於いては、類似データ検索部
は、比較対象クラスタ出力部から出力された単位時系列
データを検索することにより得た類似データの数が、ユ
ーザによって設定された上限数を超える場合には、その
内の、解析対象データとの類似度が高い方から上記上限
数分の類似データを出力する。

【００１９】

【００２０】

【００２１】

【発明の実施の形態】次に本発明の実施の形態について
図面を参照して詳細に説明する。

【００２２】図１は本発明の実施例のブロック図であ
り、記憶部１と、キーボード等の入力部３と、解析対象
データ選択部４と、クラスタリング部５と、比較対象ク
ラスタ出力部６と、類似データ検索部７と、検索結果判
定部１１と、ＣＲＴ等の表示部１２とから構成されてい
る。

【００２３】記憶部１には、今後の変化を予測するため
に使用する過去の時系列データが格納されている。尚、
本実施例に於いては、１９５０年〜１９９６年の東京の
気温データ２が時系列データとして格納されているとす
る。

【００２４】解析対象データ選択部４は、ユーザが入力
部３から入力する解析対象データ指示に従って、今後の
変化を予測する上で基準となるデータ（解析対象デー
タ）を気温データ２の中から取り出す機能を有する。
尚、本実施例に於いては、解析対象データ指示は、解析
対象データの開始時点を示す情報と終了時点を示す情報
とを含むものとする。

【００２５】クラスタリング部５は、ユーザが入力部３
から入力した検索対象期間指示によって示される期間の
データを気温データ２の中から取り出す機能，取り出し
たデータを単位期間（本実施例では１年とする）で区切
ることにより構成される単位時系列データ（本実施例で
は１年分の気温データであり、以下単位気温データと称
す）を、類似度に基づいて複数のレベルでクラスタリン
グする機能，各レベルに於けるクラスタリング結果を表
示部１２に表示する機能，表示部１２に表示された各レ
ベルのクラスタリング結果を見たユーザによって使用す
るクラスタリング結果のレベルが指示されることによ
り、そのレベルのクラスタリング結果を比較対象クラス
タ出力部６に渡す機能，検索結果判定部１１から渡され
た情報によって示される単位気温データを対象にして再
度クラスタリングを行う機能を有する。

【００２６】比較対象クラスタ出力部６は、クラスタリ
ング部５でクラスタリングされた複数の単位気温データ
を、それがどのクラスタに属するのかが分かる形式で表
示部１２に表示する機能，ユーザによって選択されたク
ラスタに属する単位気温データのみを出力する機能を有
する。

【００２７】類似データ検索部７は、比較対象クラスタ
出力部６から出力された単位気温データの中から、解析
対象データ選択部４で選択された解析対象データと類似
する類似データを検索する機能，検索することにより得
た類似データの数がユーザにより設定されている上限数
Ｌを超える場合には、類似データの内の、類似度が高い
方から上記上限数Ｌ分の類似データを類似度順にソート
して出力し、上記規定数Ｌを超えない場合には、検索し
て得た類似データを全て類似度順にソートして出力する
機能を有する。

【００２８】このような機能を有する類似データ検索部
７は、比較対象データ選択部８，データ間類似度計算部
９及び類似データソート部１０から構成される。

【００２９】比較対象データ選択部８は、比較対象クラ
スタ出力部６から出力された単位気温データの中から、
解析対象データとの類似度を計算する比較対象データを
順次選択する。

【００３０】データ間類似度計算部９は、解析対象デー
タ選択部４で選択された解析対象データと比較対象デー
タ選択部８で選択された各比較対象データとの類似度を
計算する。

【００３１】類似データソート部１０は、データ間類似
度計算部９で類似度が計算された各比較対象データの内
の、類似度がユーザによって設定された類似度ｅ以上の
ものを類似データとして取り扱うものであり、類似デー
タの数がユーザによって設定された上限数Ｌを超えない
場合には、全ての類似データを類似度順にソートして出
力し、上限数Ｌを超える場合には、その内の、解析対象
データとの類似度が高い方から上記上限数Ｌ分の類似対
象データを類似度順にソートして出力する。

【００３２】検索結果判定部１１は、類似データソート
部１０から出力された類似データを表示部１２に表示す
ると共に、ユーザによって再検索が指示された場合、類
似データソート部１０から出力された類似データを含ん
でいる単位気温データを示す情報をクラスタリング部５
に渡す機能を有する。

【００３３】図２は解析対象データ選択部４の処理例を
示す流れ図、図３はクラスタリング部５の処理例を示す
流れ図、図４は比較対象クラスタ出力部６の処理例を示
す流れ図、図５は比較対象データ選択部８の処理例を示
す流れ図、図６はデータ間類似度計算部９の処理例を示
す流れ図、図７は類似データソート部１０の処理例を示
す流れ図、図８は検索結果判定部１１の処理例を示す流
れ図であり、以下各図を参照して本実施例の動作を説明
する。

【００３４】解析対象データと類似するデータを気温デ
ータ２の中から探し出す場合、ユーザは、先ず、入力部
３を用いて類似データソート部１０に類似度ｅ及び上限
数Ｌを設定する。ここで、類似度ｅは、類似データソー
ト部１０に於いて類似データとして取り扱う比較対象デ
ータの類似度の下限値を示すものであり、上限値Ｌは、
類似データソート部１０に於いて保存しておく類似デー
タの数の上限値を示すものである。

【００３５】その後、ユーザは、入力部３を用いて、解
析対象データ選択部４に対して解析対象データ指示を入
力すると共に、クラスタリング部５に対して検索対象期
間指示を入力する。

【００３６】解析対象データ選択部４は、解析対象デー
タ指示が入力されると、図２の流れ図に示すように、解
析対象データ指示に従って気温データ２の中から解析対
象データを選択し、選択した解析対象データを比較対象
データ選択部８，データ間類似度計算部９に渡す（Ｓ
１，Ｓ２）。今、例えば、解析対象データ指示に、解析
対象データの開始時点，終了時点を示す情報として、１
９９６年１１月２２日，１９９６年１１月２９日が含ま
れていたとすると、解析対象データ選択部４は、気温デ
ータ２中の１９９６年１１月２２日から１９９６年１１
月２９日までのデータを解析対象データとして選択する
ことになる。

【００３７】また、クラスタリング部５は、検索対象期
間指示が入力されると、図３の流れ図に示すように、気
温データ２の中から上記検索対象期間指示によって指示
された期間のデータを取り出す（Ｓ１１）。今、例え
ば、検索対象期間指示が、気温データ２の全期間を指示
するものであったとすると、クラスタリング部５は、記
憶部１に格納されている１９５０年〜１９９６年の東京
の気温データ２を全て取り出すことになる。

【００３８】その後、クラスタリング部５は、取り出し
た気温データ２に対して第１レベルのクラスタリング処
理を行う（Ｓ１２，Ｓ１３）。

【００３９】ここで、第１レベルのクラスタリング処理
について詳細に説明する。

【００４０】先ず、１９５０年から１９９６年までの、
４７年分の気温データ２を１年分ずつの計４７個の単位
気温データに分割する。図９は単位気温データの一例を
示した図である。

【００４１】その後、４７個の単位気温データ間の類似
度を全て求める。類似度としては、例えば、単位気温デ
ータ間の相関係数を利用することができる。２つの単位
気温データ間の相関係数ｒは、それぞれの振幅値ｘ，ｙ
の平均をｘ_a,ｙ_a 、標準偏差をｓ_x,ｓ_y 、単位気温デー
タ中の全データ数をＭとすると、次式により求めること
ができる。

【００４２】

【数１】

【００４３】ここで、常に−１≦ｒ≦１であり、ｒ＞０
の場合は、一方の変量が増加すると他方の変量も増加
し、正の相関関係があるという。これに対して、ｒ＜０
の場合は、一方の変量が増加すると他方の変量が減少
し、負の相関関係があるという。また、｜ｒ｜が１に近
いほど相関関係が強く、０に近いほど相関関係が弱い。
類似度として相関係数を利用する場合は、正の相関関係
だけを用い、相関係数ｒが１に近いほど類似度が高く、
相関係数ｒが０に近いほど類似度が低いとする。

【００４４】また、この他にも、ＤＰマッチング法で計
算した２つの単位気温データ間の距離をｄとした時の１
／（１−ｄ）〔０≦１／（１−ｄ）≦１〕を用いること
もできる。この場合、１／（１−ｄ）が１に近いほど類
似度が高く、０に近いほど類似度が低いとする。尚、Ｄ
Ｐマッチング法については、例えば、「動的計画法を利
用した音声の時間正規化に基づく連続単語認識，音響学
会誌，２７，９，ｐｐ４８３〜４９０，１９７１」に詳
しく記載されている。

【００４５】上記したような方法で、４７個の単位気温
データ間の類似度を全て求めると、最も類似度が高い２
つの単位気温データを１つのクラスタに属するように
し、残りの４５個の単位気温データをそれぞれ異なるク
ラスタに属するようにする。例えば、１９９０年の単位
気温データと１９６０年の単位気温データとの類似度が
最も高かった場合には、両単位気温データを１つのクラ
スタに属するようにし、残りの単位気温データをそれぞ
れ異なるクラスタに属するようにする。以上で、第１レ
ベルのクラスタリング処理が完了する。尚、どの単位気
温データがどのクラスタに属するかという、第１レベル
のクラスタリング処理の処理結果を、クラスタリング部
５は、保存しておく。

【００４６】第１レベルのクラスタリング処理が完了す
ると、クラスタリング部５は、クラスタ数が１個になっ
たか否かを判断する（Ｓ１４）。この例の場合、４６個
のクラスタが存在するので、Ｓ１４の判断結果はＮＯと
なる。

【００４７】Ｓ１４の判断結果がＮＯとなると、クラス
タリング部５は、第２レベルのクラスタリング処理を行
う（Ｓ１５，Ｓ１３）。

【００４８】第２レベルのクラスタリング処理では、以
下に述べるような処理を行う。

【００４９】第１レベルのクラスタリング処理で融合が
行われたクラスタ（この例の場合は、１９９０年と１９
６０年の２年分の単位気温データが属するクラスタ）と
残りの４５個のクラスタとの間の類似度を求め、次い
で、今回求めた類似度と既に求めてある残りの４５個の
クラスタ相互間の類似度とに基づいて最も類似度が高い
２つのクラスタを求め、その２つのクラスタを融合する
ことにより１つのクラスタを生成する。その後、どの単
位気温データがどのクラスタに属することになったかを
示す第２レベルのクラスタ処理結果を保存する。以上に
より、第２レベルのクラスタリング処理が完了する。

【００５０】以上の処理をクラスタが１個になるまで行
うと（Ｓ１４がＹＥＳ）、クラスタリング部５は、各レ
ベルのクラスタリング結果を表示部１２に表示する（Ｓ
１６）。図１０は或る１レベルのクラスタリング結果を
示した図である。

【００５１】ユーザは、表示部１２に表示された各レベ
ルのクラスタリング結果を見て、どのレベルのクラスタ
リング結果を使用するのかを決定し、決定したレベルを
示す情報を、入力部３を用いてクラスタリング部５に入
力する。尚、使用するレベルを決定する際、ユーザは、
必要ならば、クラスタに属する単位気温データを表示さ
せ、その表示を参考にして使用するレベルを決定する。

【００５２】これにより、クラスタリング部５は、ユー
ザによって指示されたレベルのクラスタリング結果と、
クラスタリング処理の対象にした１９５０年から１９９
６年までの計４７個の単位気温データとを比較対象クラ
スタ出力部６に渡す（Ｓ１７）。

【００５３】比較対象クラスタ出力部６は、クラスタリ
ング部５からクラスタリング結果及び４７個の単位気温
データが渡されると、図４の流れ図に示すように、各ク
ラスタにどのような単位気温データが含まれるのかが分
かる形式で、単位気温データを表示部１２に表示する
（Ｓ２１）。例えば、単位気温データを、それが属する
クラスタ毎にひとかたまりにして表示する。

【００５４】ユーザは、表示部１２の表示を見て、検索
対象にしたい１個以上のクラスタを選び、選んだクラス
タを示す情報を入力部３から比較対象クラスタ出力部６
へ入力する。ここで、検索対象にするクラスタの選択基
準は、例えば、１年間の気温の変化の傾向が、解析対象
データを含む単位気温データに似ていること等が挙げら
れる。

【００５５】これにより、比較対象クラスタ出力部６
は、ユーザが選択したクラスタに属する単位気温データ
のみを比較対象データ選択部８に渡す（Ｓ２２）。

【００５６】比較対象データ選択部８は、比較対象クラ
スタ出力部６から、ユーザによって選択されたクラスタ
に属する単位気温データが渡されると、図５の流れ図に
示すように、渡された単位気温データの中から、解析対
象データとの類似度を計算する比較対象データを１つ選
択し、選択した比較対象データをデータ間類似度計算部
９に渡す（Ｓ３１）。その後、比較対象データ選択部８
は、類似データソート部１０から選択指示が加えられる
毎に（Ｓ３３がＹＥＳとなる毎に）、比較対象データを
１つ選択し、選択した比較対象データをデータ間類似度
計算部９に渡すという処理（Ｓ３１）を、比較対象デー
タを選択できなくなるまで（Ｓ３２がＮＯとなるま
で）、繰り返し行う。

【００５７】比較対象データの選択方法としては、例え
ば、単位温度データの中から解析対象データと時間軸方
向に同じ長さのデータを、始点をずらしながら可能な限
り選択するという方法がある。尚、比較対象データの時
間軸方向の長さが解析対象データの長さと等しいという
ことは、データ間類似度計算部９に於ける類似度の計算
方法によっては必須条件とはならない。このような場合
には、比較対象データの時間軸方向の長さを解析対象デ
ータの時間軸方向の長さに対してどのような割合にする
のかを指示しておき、単位気温データの中から、解析デ
ータの時間軸方向の長さが上記指示された割合によって
決まる長さのデータを、始点をずらしながら可能な限り
選択するという方法をとることができる。

【００５８】データ間類似度計算部９は、比較対象デー
タ選択部８から、比較対象データが渡されると、図６の
流れ図に示すように、上記比較対象データと解析対象デ
ータ選択部４から渡されている解析対象データとの間の
類似度を計算し（Ｓ４１）、計算した類似度と上記比較
対象データとを組にして類似データソート部１０に渡す
（Ｓ４２）。ここで、類似度としては、前述したような
相関係数，ＤＰマッチング法に於ける１／（１−ｄ）を
利用することができる。

【００５９】類似データソート部１０は、類似度と比較
対象データとの組が渡されると、図７の流れ図に示すよ
うに、上記比較対象データの類似度が、ユーザによって
設定されている類似度ｅ以上であるか否かを判断するこ
とにより、上記比較対象データを類似データとして取り
扱うか否かを決定する（Ｓ５１）。

【００６０】そして、比較対象データを類似データとし
て取り扱うと決定した場合（Ｓ５１がＹＥＳ）は、上記
類似データとその類似度の組と、既に保存してある類似
データとその類似度の組とを、類似度の高い順にソート
し、そのソート結果をそれまでのソート結果に代えて保
存する（Ｓ５２）。その後、保存してある類似データと
類似度の組が、ユーザによって指定されている上限値Ｌ
を超えているか否かを判断する（Ｓ５３）。そして、超
えている場合には保存してある類似データと類似度の組
の内、最も類似度が小さいものを破棄した後（Ｓ５
９）、比較対象データ選択部８に対して選択指示を出力
し（Ｓ５５）、超えていない場合には、直ちに、比較対
象データ選択部８に対して選択指示を出力する（Ｓ５
５）。

【００６１】また、Ｓ５１に於いて、比較対象データを
類似データとして取り扱わないと決定した場合（Ｓ５１
がＮＯ）は、比較対象データ選択部８に対して選択指示
を出力する（Ｓ５５）。

【００６２】Ｓ５５に於いて選択指示を出力した後、所
定時間が経過しても、データ間類似度計算部９から比較
対象データと類似度の組が渡されなかった場合は、比較
対象データ選択部８に於いて既に選択可能な比較対象デ
ータが全て選択されていると判断し（Ｓ５６がＹＥ
Ｓ）、保存してあるソート結果を検索結果判定部１１に
出力する（Ｓ５７）。また、選択指示を出力してから所
定時間が経過する前にデータ間類似度計算部９から比較
対象データと類似度の組が渡された場合（Ｓ５６がＹＥ
Ｓ）は、その組に対して前述したと同様の処理を行う
（Ｓ５１〜Ｓ５４）。

【００６３】検索結果判定部１１は、類似データソート
部１０からソート結果が渡されると、図８の流れ図に示
すように、表示部１２にソート結果を表示する（Ｓ６
１）。ユーザは、その表示を見て、希望するような類似
データが含まれていないと判断した場合は、入力部３を
用いて、検索結果判定部１１に対して再検索指示を入力
する。

【００６４】検索結果判定部１１は、ユーザによって再
検索指示が入力されると（Ｓ６２がＹＥＳ）、表示部１
２に表示した類似データを含む単位気温データを示す情
報を、クラスタリング部５に渡す（Ｓ６３）。

【００６５】これにより、クラスタリング部５は、検索
結果判定部１１から渡された情報によって示される単位
気温データを対象にして、前述と同様の処理を行う（図
３，Ｓ１２〜Ｓ１７）。また、比較対象クラスタ出力部
６，比較対象データ選択部８，データ間類似度計算部
９，類似データソート部１０，検索結果判定部１１も、
クラスタリング部５からクラスタリング結果が出力され
ることにより、前述と同様の処理を行う。つまり、類似
データの検索対象とする単位気温データを更に絞り込ん
だ形で再検索を行うので、前回の検索時に、上限値Ｌに
よる制限によってユーザが希望するような類似データが
表示部１２に表示されなかった場合にも、ユーザが希望
するような類似データが表示部１２に表示される可能性
が高くなる。

【００６６】図１１は、本発明の時系列データ解析装置
を実現するハードウェア構成を示したブロック図であ
り、コンピュータによって構成されるデータ処理装置２
１と、時系列データ解析プログラムを記録した記録媒体
２２と、時系列データ２４を格納した記憶装置２３と、
キーボード等の入力装置２５と、ＣＲＴ等の表示装置２
６とから構成されている。記録媒体２２は、磁気ディス
ク，半導体メモリその他の記録媒体であっても良い。

【００６７】記録媒体２２に記録された時系列データ解
析プログラムは、データ処理装置２１によって読み込ま
れ、データ処理装置２１の動作を制御することで、デー
タ処理装置２１上に、図１に示した、解析対象データ選
択部４，クラスタリング部５，比較対象クラスタ出力部
６，比較対象データ選択部８，データ間類似度計算部
９，類似データソート部１０，検索結果判定部１１を実
現する。

【００６８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明は、時系列
データを構成する複数の単位時系列データを類似度に基
づいて複数のクラスタにクラスタリングし、複数のクラ
スタの中から類似データの検索に使用するクラスタをユ
ーザに選択させるようにしているので、ユーザの勘によ
って検索対象を絞り込む場合に比較して、客観的に検索
対象を絞り込むことができる。この結果、時系列データ
のデータ量が膨大な場合であっても、現実的な時間で、
今後の変化を予測するために有効になる類似データを探
し出すことができる可能性を高くすることができる。

【００６９】また、本発明は、比較対象クラスタ出力部
から出力された単位時間系列データを検索することによ
り得た類似データの数がユーザによって設定された設定
数を超える場合には、その内の解析対象データとの類似
度が高い方から上記設定数分の類似データを出力するよ
うにしたものであるので、無制限に類似データを出力す
る場合に比較して、出力された類似データの中から、今
後の変化を予測する上で有効になる類似データを探し出
す際のユーザの負担を軽減することができる効果がある
と共に、類似データを保存しておくための記憶領域の容
量を少なくすることができる効果がある。

【００７０】更に、本発明は、ユーザによって再検索が
指示された場合、類似データ検索部から出力された類似
データを含む単位時系列データを示す情報を前記クラス
タリング部に渡し、その情報によって示される単位時系
列データを対象にして再度クラスタリングを行わせる検
索結果判定部を備えているので、検索対象とする単位時
系列データを更に絞り込んだ形で類似データの検索を行
うことができる。この結果、出力する類似データの数を
制限することにより、ユーザの負担等を軽減するように
した場合であっても、ユーザが望むような類似データを
出力できる可能性が高くなる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の時系列データ解析装置の実施例のブロ
ック図である。

【図２】解析対象データ選択部４の処理例を示す流れ図
である。

【図３】クラスタリング部５の処理例を示す流れ図であ
る。

【図４】比較対象クラスタ出力部６の処理例を示す流れ
図である。

【図５】比較対象データ選択部８の処理例を示す流れ図
である。

【図６】データ間類似度計算部９の処理例を示す流れ図
である。

【図７】類似データソート部１０の処理例を示す流れ図
である。

【図８】検索結果判定部１１の処理例を示す流れ図であ
る。

【図９】１年分の気温データ（単位気温データ）の一例
を示す図である。

【図１０】或るレベルのクラスタリング結果を示す図で
ある。

【図１１】時系列データ解析装置を実現するハードウェ
ア構成の一例を示すブロック図である。

【図１２】従来の時系列データ解析装置の一例を示すブ
ロック図である。

【符号の説明】

１…記憶部 ２…気温データ ３…入力部 ４…解析対象データ選択部 ５…クラスタリング部 ６…比較対象クラスタ出力部 ７…類似データ検索部 ８…比較対象データ選択部 ９…データ間類似度計算部 １０…類似データソート部 １１…検索結果判定部 １２…表示部 ２１…データ処理装置 ２２…記録媒体 ２３…記憶装置 ２４…時系列データ ２５…入力装置 ２６…表示装置 １００…時系列データ １０１…記憶部 １０２…入力部 １０３…解析対象データ選択部 １０４…類似データ検索部 １０５…比較対象データ選択部 １０６…データ間類似度計算部 １０７…類似データソート部 １０８…表示部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−314302（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−204991（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−230446（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−137974（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−234861（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−200300（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−332881（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−262164（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−52281（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−34719（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 17/60 G06F 17/30 G06F 19/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 時系列データの中からユーザの指示に従
   って解析対象データを選択する解析対象データ選択部
   と、 前記時系列データを単位期間で区切ることにより構成さ
   れる複数の単位時系列データを、類似度に基づいて複数
   のクラスタにクラスタリングする構成を備えると共に、
   検索結果判定部から単位時系列データを示す情報が渡さ
   れた場合、その情報によって示される複数の単位時系列
   データを類似度に基づいて複数のクラスタにクラスタリ
   ングする構成を備えたクラスタリング部と、 該クラスタリング部でクラスタリングされた前記複数の
   単位時系列データを、それが前記複数のクラスタの内の
   どのクラスタに属するものなのかが分かる形式で表示す
   ると共に、ユーザによって選択されたクラスタに属する
   単位時系列データのみを出力する比較対象クラスタ出力
   部と、 該比較対象クラスタ出力部から出力された単位時系列デ
   ータの中から、前記解析対象データ選択部で選択された
   解析対象データと類似する類似データを検索して出力す
   る類似データ検索部と、 該類似データ検索部から出力された類似データを表示す
   ると共に、ユーザによって再検索が指示された場合、前
   記類似データ検索部から出力された類似データを含む単
   位時系列データを示す情報を前記クラスタリング部に渡
   す検索結果判定部 とを備えたことを特徴とする時系列デ
   ータ解析装置。
2. 【請求項２】 前記類似データ検索部は、前記比較対象
   クラスタ出力部から出力された単位時系列データを検索
   することにより得た類似データの数がユーザによって設
   定された上限数を超える場合には前記検索することによ
   り得た類似データの内の、前記解析対象データとの類似
   度が高い方から前記上限数分の類似データを出力する構
   成を備えたことを特徴とする請求項１記載の時系列デー
   タ解析装置。
3. 【請求項３】 前記類似データ検索部は、 前記比較対象クラスタ出力部から出力された単位時系列
   データの中から、解析対象データとの類似度を計算する
   比較対象データを選択する比較対象データ選択部と、 該比較対象データ選択部で選択された比較対象データと
   前記解析対象データ選択部で選択された解析対象データ
   との類似度を計算するデータ間類似度計算部と、 該データ間類似度計算部で類似度が計算された複数の比
   較対象データの中に存在する、前記解析対象データとの
   類似度がユーザによって設定された類似度以上の、類似
   データとして取り扱う比較対象データの数が、ユーザに
   よって設定された上限数を超える場合には、その内の、
   解析対象データとの類似度が高い方から前記上限数分の
   比較対象データを類似度順にソートして出力し、前記上
   限数を超えない場合には、それらを類似度順にソートし
   て出力する類似データソート部とを備えたことを特徴と
   する請求項２記載の時系列データ解析装置。