多元时间序列相似性搜索研究综述

多元时间序列相似模式挖掘是数据挖掘领域的研究热点,它主要包括特征表示、相似模式度量和相似性搜索3个方面.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,相似性搜索则成为制约问题突破的关键环节.为此,主要针对多元时间序列的相似性搜索进行综述,归纳了主要的相似模式度量方法,对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优缺点,以期为进一步研究多元时间序列相似性搜索提供帮助.     

基于数学形态学的时间序列相似性度量研究

时间序列相似性度量在挖掘时间序列模式,提取时间序列关联关系上发挥着重要作用。分析了当前主流的时间序列相似性度量算法,分别指出了各度量算法在度量时序数据相似性时存在的缺陷,并提出了基于数学形态学的时间序列相似性度量算法。通过将归一化的时间序列二值图像化表示,再引入了图像处理领域中的膨胀、腐蚀操作对时序数据进行形态变换分析,提高相似时序数据部分的抗噪性,同时又不降低时序数据非相似部分间的差异度,实现时序数据相似性度量分类精度的提高。在八种时间序列测试数据集合上进行分类实验,实验结果表明提出的基于数学形态学的时间序列相似性度量算法在时间序列分类精度上得到有效改善,相比于DTW相似性度量算法,分类精度平均水平提升了8.74%,最高提升20%。     

基于形态模式的时间序列相似性度量算法

时间序列的特征表示与相似性度量是时间序列数据挖掘的重要基础。针对现有的序列表示方法难以具体反映序列的形态变化趋势,导致相似度量结果不精确的问题,提出一种新的基于形态模式的相似性度量算法。该算法在分段线性表示的基础上,根据序列在不同时段的斜率变化情况,划分序列的分段形态模式并用特殊的字符进行表示,把时间序列转换成字符串序列,利用最长公共子序列方法计算字符串序列的距离作为时间序列之间的距离。最后通过实验验证该方法的有效性。理论分析和实验证明该方法对数据点的值不敏感,能够减少噪声的干扰,而且具有较高的准确性。     

基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法

针对传统符号聚合近似方法在特征表示时容易忽略时间序列局部形态特征的局限性,以及动态时间弯曲在度量上的优势,提出一种基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法.将时间序列进行符号和形态的特征表示后,提出动态时间弯曲与符号距离结合的时间序列距离度量方法,使所提方法能够较好地反映时间序列数据数值分布和形态特征.实验结果表明,所提出的方法在时间序列数据挖掘中能够得到较好的分类效果,具有一定的优越性.     

基于角点弯曲度的时间序列相似性搜索算法

针对基于点距离的时间序列相似性搜索算法鲁棒性较差的问题,提出一种面向形态的时间序列近似表示方法和相似性度量算法。算法不依赖于时间序列长度和领域知识。在充分利用时间序列时变特征的基础上,以角点为分界点,利用角点处的弯曲度提取时间序列的特征,近似表示时间序列。实验结果表明,该算法具有良好的平移和伸缩不变性及较好的鲁棒性,搜索能力更强。     

时间序列分段线性表示及相似性算法研究

随着计算机软、硬件的进步,人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大幅度提高.作为数据挖掘的重要研究课题之一,时间序列的挖掘与预测近几年发展迅速.本文时时间序列的分段线性化表示进行了研究,采用新的分段线性化表示方法建立了序列相似性度量准则,弥补了以往度量准则对时间轴上伸缩的变化敏感的问题.新的表示方法和相似性度量准则使时间序列数据更容易应用传统的数据挖掘方法.     

时间序列特征表示与相似性度量研究综述

时间序列是将同一指标的数值按照时间的先后顺序排列组成的一组随机数列.随着科学技术的蓬勃发展,时间序列在数据挖掘领域中的应用变得越来越广泛.综合分析了近年来时间序列在数据挖掘领域的文献成果,对时间序列特征表示和相似性度量方法进行了阐述.针对时间序列特征表示方法,从非数据适应性方法、数据自适应性方法、基于模型的方法三方面进...     

基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类

在时间序列挖掘工作中,比如聚类和分类,需要计算距离来衡量时间序列样本之间的相似性,有许多研究都致力于时间序列相似性度量的研究.充分利用非线性趋势特征来进行时间序列挖掘.首先计算时间序列的ACF,进而构造ACF的非线性趋势特征,利用该特征作为时间序列相似性度量来进行聚类,它给时间序列平稳性的判定提供了一种新的途径.列举了一个模拟数据和一个实际数据来进行实例验证,实验结果表明,ACF非线性趋势特征作为一种新的相似性度量,相对已有的一些相似性度量而言,ACF非线性趋势特征通常只需计算少量的若干特征值就能更合理地刻画时间序列的平稳性特征.借助K-means进行聚类实验.     

基于时间序列演变分析的有效相似性定义和聚类

时间序列广泛存在于商业应用中,比如电力负荷序列、网络日志等。挖掘时间序列数据对决策分析非常重要,特别地,决定时间序列的相似性在各种实际问题中起关键的作用,比如分析各个区域的电力需求特征。以前的相似性度量方法从未使用过演变这种特性去度量时间序列的相似性,基于演变分析提出了有效的时间序列相似性度量方法（SEA）,该方法通过量化演变趋势构建了有效的相似性定义,并且提出了基于该方法的聚类策略。通过在实际数据集上和其它方法的实验比较,证明了提出方法的有效性,因此也证明了时间序列演变分析对相似性度量的重要意义。     

一种基于始末距离的时间序列符号聚合近似表示方法

时间序列数据的特征表示方法是时间序列数据挖掘任务的关键技术,符号聚合近似表示(SAX)是特征表示方法中比较常用的一种。针对SAX算法在各序列段表示符号一致时无法区分时间序列间的相似性这一缺陷,提出了一种基于始末距离的时间序列符号聚合近似表示方法(SAX_SM)。由于时间序列有很强的形态趋势,因此文中提出的方法选用起点和终点来表示各个序列段的形态特征,并使用各序列段的形态特征和表示符号来近似表示时间序列数据,以将其从高维空间映射到低维空间;然后,针对起点和终点构建始末距离来计算两序列段间的形态距离;最后, 结合 始末距离和符号距离定义一种新的距离度量方式,以更客观地度量时间序列间的相似性。理论分析表明,该距离度量满足下界定理。在20组UCR时间序列数据集上的实验表明,所提SAX_SM方法在13个数据集中获得了最高的分类准确率(包含并列最大的),而SAX只在6个数据集中获得了最高的分类准确率(包含并列最大的),因此SAX_SM具有比SAX更优的分类效果。     

面向内容的三维人体运动检索技术研究综述

三维人体运动数据检索技术是计算机动画领域的研究热点,系统分析了当前基于内容的三维人体运动数据检索技术的研究现状。分析比较了基于运动数值特征、基于运动能量特征和基于语义信息特征三种运动数据的特征表示方法;从局部相似性度量和全局相似性判断两个角度阐述了运动相似性匹配算法;总结目前基于内容的人体运动数据检索技术中存在的问题,探讨了未来开展基于语义的检索技术所需的工作。     

多元时间序列相似性度量方法

现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.     

电力电子装置故障波形相似性度量的小波矩阵变换法

提出一种基于小波矩阵变换的时序序列相似度量方法,并对该方法应用于电力电子装置故障波形相似性度量进行了抗噪性、灵敏度及相似值准确性分析.方法首先采用小波变换将时序序列压缩到小波子空间,再由K-L变换(Karhunen-Loveve transformation)提取样本时序序列的特征向量和正交基,然后将分析时序序列通过内积变换映射到正交基中得到分析特征向量,最后计算两个特征向量之间的欧式距离以判定时序序列的相似度.以电力电子装置故障波形的相似度量为例,实验表明该方法特征向量维数低,抗噪性好于直接小波法30倍,灵敏度是直接小波法1/3,相似值准确性好于小波奇异值法.该方法对于大规模时序序列的相似匹配和检索具有潜在的应用价值.     

Rotation-invariant similarity in time series using bag-of-patterns representation

For more than a decade, time series similarity search has been given a great deal of attention by data mining researchers. As a result, many time series representations and distance measures have been proposed. However, most existing work on time series similarity search relies on shape-based similarity matching. While some of the existing approaches work well for short time series data, they typically fail to produce satisfactory results when the sequence is long. For long sequences, it is more appropriate to consider the similarity based on the higher-level structures. In this work, we present a histogram-based representation for time series data, similar to the ??bag of words?? approach that is widely accepted by the text mining and information retrieval communities. We performed extensive experiments and show that our approach outperforms the leading existing methods in clustering, classification, and anomaly detection on dozens of real datasets. We further demonstrate that the representation allows rotation-invariant matching in shape datasets.     

时间序列的层次分段及相似性度量

时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础,为数据挖掘任务的效率和准确度提供可靠的保障。提出一种时间序列的层次分段及相似性度量方法,方法首先识别时间序列中的极值点,依据极值点的特征对时间序列进行分层次分段,并以此为基础,通过定义新的距离公式来度量时间序列间的相似性。使用新提出的相似性度量方法对时间序列进行聚类计算,实验结果表明,该方法能够有效地度量时间序列间的相似性,聚类效果明显,具有较好的实用性和良好的应用前景。     

时间序列相似性度量在水文数据挖掘中的应用研究

相似性度量方法是时间序列相似性研究的重要课题,同时也是水文时间序列相似性挖掘的关键问题之一.充分分析目前相似性度量的研究成果,结合水文时间序列相似性挖掘模型,通过实验探索适合水文数据特点的相似性度量方法.     

时态数据挖掘的相似性发现技术

现实世界存在着大量的时态数据,时态数据挖掘(temporal data mining,简称TDM)是近年来学术界关注的一个重要研究课题.相似性发现技术关注数据的发展变化,试图从时态数据中发现事物动态演化的相似性规律.分析和比较了近年来TDM研究中涉及的主要相似性发现技术.首先区分定义了3类时态数据:时间序列、事件序列和交易序列;然后分类并讨论了各种与序列相关的主要方法和技术,涉及相似性度量、序列抽象表示和搜索,以及各类挖掘任务及其算法操作;最后展望进一步研究的方向.     

基于特征点分段的多元时间序列相似性搜索

现有的各种多元时间序列相似性搜索方法难以准确高效地完成搜索任务。提出了一种基于特征点分段的多元时间序列相似性搜索算法,提取所定义的用于分段的特征点,分段后将原时间序列转化为模式序列,该模式序列能够很好地保留原序列的全局形状特征,再用分层匹配的方法进行相似性搜索。实验结果表明,该方法能够有效刻画序列的全局形状特征,通过分层匹配保留局部的相似性,同时提高搜索准确率。