【摘要】：多元時間序列相似模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領域的研究熱點,它主要包括特征表示、相似模式度量和相似性搜索3個方面.目前,大部分研究成果主要集中在特征表示和相似模式度量,相似性搜索則成為制約問題突破的關鍵環(huán)節(jié).為此,主要針對多元時間序列的相似性搜索進行綜述,歸納了主要的相似模式度量方法,對比了不同相似模式度量下的序列搜索方法,并分析了不同方法的優(yōu)缺點,以期為進一步研究多元時間序列相似性搜索提供幫助.
[Abstract]:Multivariate time series similarity pattern mining is a hot topic in the field of data mining. It mainly includes three aspects: feature representation, similarity pattern measurement and similarity search. At present, most of the research results mainly focus on feature representation and similarity pattern measurement, and similarity search becomes the key link to restrict the breakthrough of the problem. Therefore, this paper summarizes the similarity search of multivariate time series, summarizes the main similarity pattern measurement methods, compares the sequence search methods under different similarity pattern metrics, and analyzes the advantages and disadvantages of different methods. In order to provide help for further research on similarity search of multivariate time series.
【作者單位】： 空軍工程大學裝備管理與安全工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61502521,71601183)
【分類號】：TP311.13;O211.61

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7 周勇;林s，

本文編號：2314396