基于数据块的多变量时间序列相似性度量

时间序列数据挖掘是数据挖掘领域的热点之一。相似性度量是时序挖掘领域的基础问题,直接决定了时序数据分类和聚类的效果。针对现有经典的时序数据相似性度量方法共同主成分分析(CPCA)和二维奇异值分解(2DSVD)中存在无法保存时序数据集合中蕴含的某些重要局部特征的问题,提出了基于数据分块方式的CPCA方法和2DSVD方法。该算法首先对原始多变量时间序列数据进行分块处理,然后对分块得到的子矩阵采用CPCA、2DSVD进行特征提取,从而得到代替原始模式的低维新模式,最后在低维空间中利用最小距离法构建分类器对多变量时间序列进行分类。EEG数据分类实验证明了所提方法的有效性。     

基于片段模式的多时间序列关联分析

本文对基于片断模式的多时间序列关联分析进行了研究，提出了一种分析方法。这一方法是，首先通过聚类找出在时间序列中频繁出现的片断模式，然后将找到的片断模式作为模板，对时间序列进行跨事务关联分析。我们采用中国证券市场1997～2001年的数据为测试数据集，对我们提出的算法进行了测试。测试结果表明，我们的算法是有效的。     

基于异常序列剔除的多变量时间序列结构化预测

针对传统多变量时间序列预测方法未考虑变量间依赖关系从而影响预测效果的问题,提出了一种基于异常序列剔除的多变量时间序列预测算法.该算法旨在利用多维支持向量回归机（Multi-dimensional support vector regression,M-SVR）内在的结构化输出特性,对选取到具有相似性的多个变量序列进行联合预测.首先,对已知序列进行基于模糊熵的层次聚类,实现对相似序列的初步划分;其次,求出类中所有序列的主曲线,根据序列到主曲线的距离计算各个序列的异常因子,从而进一步剔除聚类结果中的异常序列;最后,将选取到的相似变量序列作为输入,利用M-SVR进行预测.通过理论分析,证明本文算法在理论上存在信息损失上界与可靠度下界,从而说明本文算法的合理性与可行性.采用混沌时间序列数据与多个实际数据集进行对比实验,结果表明,与现有多个代表性方法相比,本文算法可有效挖掘多变量时间序列的内在结构信息,预测精度更高,数值稳定性更好.     

基于整体和局部相似性的序列聚类算法

现有的很多序列聚类算法是基于“局部特征可以表征整个序列”的假设来进行的,即不区分实际应用中序列的整体相似性和局部相似性.这对存在保守子模式的序列,如DNA和蛋白质序列是适用的,但对一些注重整体序列相似性的应用领域,如:在交易数据库中用户购买行为的比较,时间序列数据中全局模式的匹配等,由于难以产生频繁子模式,用基于全局相似性的度量方法进行聚类显得更为合理.此外,在基于局部相似性的序列聚类算法中,选取的局部子模式表征序列的能力也有待进一步提高.由此,针对不同应用领域,分别提出基于整体相似性的序列聚类算法GSClu和基于局部相似性的序列聚类算法LSClu.GSClu和LSClu分别利用带剪枝策略的二分k均值算法和基于有gap约束的强区分度子模式方法对各自领域的序列数据进行聚类.实验采用交易序列数据和蛋白质序列数据,实验结果表明,GSClu和LSClu对各自领域的序列数据具有较快的处理速度和良好的聚类质量.     

多变量序列模式挖掘在中医疗效评价的应用*

探讨了多变量时间序列模式挖掘在中医药临床疗效评价中的作用,在“十五”课题所取得的数据基础上,构建多变量疗效矩阵,用Frobenius范数作判定矩阵的相似关系,并转换为时间序列进行挖掘实验。实验结果与临床判定基本符合,中医药疗效分析结果与生存质量分析基本一致;有助于为中医药治疗效果提供科学证据,并可辅助建立中医药疗效评价指标体系。     

基于哈达玛变换的多元时间序列聚类研究

对当前聚类算法进行研究的基础上,提出了有效地实现多元时间序列聚类的方法.用离散哈达玛变换对多元数据进行降维,求出多元变量相关系数矩阵的特征值作为权值.采用带权值的矩阵相似性度量方法,利用改进的K-means算法对多元时间序列进行聚类分析.实验结果表明,该方法能够有效地实现多元时间序列聚类,把具有相似趋势变化的多元时间序列对象划分到同一类中.     

融合全局和序列特征的多变量时间序列预测方法

时间序列在现实生活中具有广泛的用途,使用时间序列预测模型能够预估序列的未来变化趋势,为决策提供支撑.对于多变量时间序列的预测研究,已经提出了很多模型,但已有方法存在如下问题：不能同时考虑时间序列本身和协变量的信息;忽略了多变量时间序列中的全局信息;不能对预测结果进行解释.针对这些问题,本文提出了一个基于深度学习的多变量时间序列预测模型TEDGER,可以提取隐藏在单个时间序列中的序列模式和隐藏在多变量时间序列中的全局特征,并将序列模式和全局特征进行融合,通过残差预测的方式实现时间序列的预测.本文所提模型在真实的时间序列数据集上进行了实验评估.结果表明,本文提出的模型在预测准确度上超越了其他基准模型,同时模型拥有一定的可解释性.     

时间事件序列数据可视化综述

时间事件序列数据,是由一个或多个记录构成的集合,每个记录由一组带有时间戳的事件类别组成.数据可视化被广泛用于时间事件序列数据的频繁模式发现、相似模式匹配与查询以及潜在阶段模式检测.文中介绍了时间事件序列数据的特征,并重点从时间事件序列数据的可视化呈现方法和可视分析2个方面对已有的工作进行了系统的整理.在可视化呈现方式上,将现有的可视化方法分为4个类别,即基于GanttChart、基于Flow、基于StoryLines及基于矩阵的可视化方法,并分别介绍了相关类别的可视化方法的发展;将可视分析任务总结为4类主要任务,即模式发现与探索、可视化查询、对比分析及结果事件分析,并且从这些可视分析任务的角度总结了现有的可视分析工具.最后,对时间事件序列数据可视化面临的挑战以及未来趋势进行了总结和展望,以期为时间事件序列数据分析提供新的思路.     

基于事件的时间序列相似性度量方法

为了在时间序列相似性度量过程中更好地体现用户的需求,提高相似性度量的准确度,提出了基于事件的时间序列相似性度量方法（SMBE）。首先将用户的需求定义为事件,将原始时间序列转化为事件序列;然后,构建了基于事件序列的相似性度量模型（SMBE）,SMBE定义了不同事件序列中各元素之间的相似性,并构成相应的相似性矩阵,对相似性矩阵进行搜索得到最优路径的值作为序列之间的相似性度量;最后,提出了基于SMBE的聚类方法。实验表明,在参数设置合理的情况下,能获得接近0.90的聚类精度。     

交通流时间序列模式相似性度量法

针对交通流时间序列具有高维、高噪声的特性,设计了基于趋势变动、拟合优度和最小距离和百分比原则的联机分割算法用于时间序列维约简。对分割后的时间序列进行5元组分段线性表示,并据此定义五种常见的时间序列形状相似性距离。使用分层聚类算法分析它们在不同的交通流状态辨识中的效果,以此确定交通流时间序列的模式相似性度量方法。以上海南北高架东侧间部分路段固定线圈检测数据为例进行了实证分析,最终确定模式距离与欧氏距离组合方式为交通时序模式相似性度量的最佳方法。     

两阶段的多元时间序列异常检测算法*

提出了一个两阶段的多元时间序列异常检测算法。该算法通过有界坐标系统 （BCS）技术计算多元时间序列样本之间的相似性,采用基于距离的方法实现异常检测。算法第一阶段采用K-means算法对数据进行聚类,并按照一个启发式规则对其进行排序;第二阶段在聚类结果上采用循环嵌套算法进行异常检测,并通过两个剪枝规则进行高效剪枝,提高了算法的效率。在两个实际数据集上进行实验,实验结果验证了算法的有效性。     

基于B＋-tree索引的多元时间序列相似查询

为提高多元时间序列相似查询执行效率,采用了基于距离索引结构的相似查询算法。利用主成分分析方法对多元时间序列数据降维并在此基础上进行聚类,以聚类质心为参考点,将各类变换到一维空间,利用B＋-tree结构进行索引查询,找到与查询序列最相似的k个MTS序列。实验表明查询效率和准确性都有比较大的提高。     

基于滑动窗口的多变量时间序列异常数据的挖掘

与其它多变量时间序列(MTS)子序列显著不同的子序列，称为异常子序列(含异常数据)。该文提出了一种基于滑动窗口的MTS异常子序列的挖掘算法，使用扩展的Frobenius 范数来计算两个MTS子序列之间相似性，使用两阶段顺序查询来进行K-近邻查找，将不可能成为候选异常子序列的MTS子序列剪去，对上海证券交易所股票交易情况MTS数据集进行了异常子序列(含异常数据)挖掘，结果表明了算法的有效性。     

基于DTW的多元时间序列模式匹配方法

现有的模式匹配方法难以高效、准确地度量多元时间序列的相似性．本文对多元时间序列进行多维分段拟合,选取各个变量维度上拟合线段的倾斜角和时间跨度作为特征模式,进而提出一种基于DTW的多元时间序列模式匹配方法,并通过实验验证所提方法的有效性．实验结果表明,该模式匹配方法对时间跨度较大且体现一个连续、完整过程的多元时间序列具有较好的匹配效果;对时间跨度较小、体现状态点的多元时间序列也具有一定的匹配能力．     

基于点分布特征的多元时间序列模式匹配方法

多元时间序列模式匹配的常用方法难以刻画序列的全局形状特征,比如,Euclid方法的鲁棒性不够强;而PCA方法不适合处理小规模多元时间序列.基于点的统计分布提出了一种能够有效刻画多元时间序列形状特征的模式匹配方法.首先,提取多元时间序列样本的局部重要点,作为模式描述的方式;然后,根据重要点的统计分布特点构建特征模式向量,并借助Euclid范数来度量两个特征模式向量之间的相似程度,进而进行多元时间序列模式匹配.采用该方法进行模式匹配,充分利用了序列的全局形状特征.实验结果表明,基于点分布特征的多元时间序列模式匹配能够有效地刻画序列的形状特征,且能处理多种规模的序列数据.     

基于局部梯度和二进制模式的时间序列分类算法

时间序列分类问题是时间序列数据挖掘中的一项重要任务, 近些年受到了越来越广泛的关注. 该问题的一个重要组成部分就是时间序列间的相似性度量. 在众多相似性度量算法中, 动态时间规整是一种非常有效的算法,目前已经被广泛应用到视频、音频、手写体识别以及生物信息处理等众多领域. 动态时间规整本质上是一种在边界及时间一致性约束下...     

Time series representation and similarity based on local autopatterns

Time series data mining has received much greater interest along with the increase in temporal data sets from different domains such as medicine, finance, multimedia, etc. Representations are important to reduce dimensionality and generate useful similarity measures. High-level representations such as Fourier transforms, wavelets, piecewise polynomial models, etc., were considered previously. Recently, autoregressive kernels were introduced to reflect the similarity of the time series. We introduce a novel approach to model the dependency structure in time series that generalizes the concept of autoregression to local autopatterns. Our approach generates a pattern-based representation along with a similarity measure called learned pattern similarity (LPS). A tree-based ensemble-learning strategy that is fast and insensitive to parameter settings is the basis for the approach. Then, a robust similarity measure based on the learned patterns is presented. This unsupervised approach to represent and measure the similarity between time series generally applies to a number of data mining tasks (e.g., clustering, anomaly detection, classification). Furthermore, an embedded learning of the representation avoids pre-defined features and an extraction step which is common in some feature-based approaches. The method generalizes in a straightforward manner to multivariate time series. The effectiveness of LPS is evaluated on time series classification problems from various domains. We compare LPS to eleven well-known similarity measures. Our experimental results show that LPS provides fast and competitive results on benchmark datasets from several domains. Furthermore, LPS provides a research direction and template approach that breaks from the linear dependency models to potentially foster other promising nonlinear approaches.     

Variable grouping in multivariate time series via correlation

The decomposition of high-dimensional multivariate time series (MTS) into a number of low-dimensional MTS is a useful but challenging task because the number of possible dependencies between variables is likely to be huge. This paper is about a systematic study of the "variable groupings" problem in MTS. In particular, we investigate different methods of utilizing the information regarding correlations among MTS variables. This type of method does not appear to have been studied before. In all, 15 methods are suggested and applied to six datasets where there are identifiable mixed groupings of MTS variables. This paper describes the general methodology, reports extensive experimental results, and concludes with useful insights on the strength and weakness of this type of grouping method.     

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.     

基于Eros的多元时间序列相似度分析

为提高多元时间序列相似性度量的效率,采用扩展Frobenius范数(Eros)的主元分析(PCA)方法,通过主元和本征值构造主元相似因子,用于比较多元时间序列矩阵之间的相似性。为了验证这种方法的有效性,针对三组数据(两个真实数据,一个合成数据)进行了实验。结果表明,该方法相对于以往的欧几里德距离(ED),动态时间弯曲(DTW)相似性度量方法具有一定的优越性。