【摘要】：多元時(shí)間序列相似模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),它主要包括特征表示、相似模式度量和相似性搜索3個(gè)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(wèn)題突破的關(guān)鍵環(huán)節(jié).為此,主要針對(duì)多元時(shí)間序列的相似性搜索進(jìn)行綜述,歸納了主要的相似模式度量方法,對(duì)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(diǎn),以期為進(jìn)一步研究多元時(shí)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(xué)裝備管理與安全工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61502521,71601183)
【分類號(hào)】：TP311.13;O211.61

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊興江;周勇;;多元時(shí)間序列相似性研究[J];西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年04期

2 李正欣;張鳳鳴;張曉豐;楊仕美;;多元時(shí)間序列特征降維方法研究[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2013年02期

3 李正欣;郭建勝;惠曉濱;宋飛飛;;基于共同主成分的多元時(shí)間序列降維方法[J];控制與決策;2013年04期

4 郭小芳;李鋒;;多元時(shí)間序列聚類算法分析[J];河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年06期

5 吳虎勝;張鳳鳴;張超;李正欣;杜繼永;;多元時(shí)間序列的相似性匹配[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);2013年06期

6 吳虎勝;張鳳鳴;鐘斌;;基于二維奇異值分解的多元時(shí)間序列相似匹配方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2014年04期

7 周勇;林s，

本文編號(hào)：2314396