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数值型序列在很多应用中存在,如超市的POS销售记录和证券交易所的股票买卖数据等.在此类数据中查询与给定序列模式相似的子模式具有重要的现实意义.提出一种趋势融合的序列相似性查询算法NSS_QA,首先对所有序列进行单调区间的“融合”处理,然后根据各区间的长度比例和幅度比例产生序列模式的候选集,最后定义了一种新的相似性度量来... 相似文献
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子序列的相似性查询是时间序列数据集中的一种重要操作,包括范围查询和k近邻查询.现有的大多算法是基于欧几里德距离或者DTW距离的,缺点在于查询效率低下.文中提出了一种新的基于LSH的距离度量方法,可以在保证查询结果质量的前提下,极大提高相似性查询的效率;在此基础上,给出一种DS-Index索引结构,利用距离下界进行剪枝,进而还提出了两种优化的OLSH-Range和OLSH-kNN算法.实验是在真实的股票序列集上进行的,数据结果表明算法能快速精确地找出相似性查询结果. 相似文献
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基于整体和局部相似性的序列聚类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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对交易序列进行各种挖掘分析能为商家制定营销策略提供量化依据.文中从销售量及变化趋势角度研究交易序列数据集的内在结构,定义了一种反映价格变化趋势的增长模式及其错位组合距离和角度向量距离两种相似性度量,在此基础上设计一个考虑时限约束的目标函数进行聚类研究.实验数据采用真实的商品交易序列集,结果表明,在时限约束的条件下,增长模式这种特征提取方式及其模式间的两种距离函数能较好地产生聚类结果,且这些聚类结果能得到较好地解释. 相似文献
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序列数据一类重要的数据类型,在文本、Web访问日志文件、生物数据库等应用中普遍存在,对其进行相似性查询是一种获取有用信息的重要手段.在大型序列数据库中进行高效相似性查询的关键因素之一就是查询算法的过滤能力,即设计能快速过滤与查询序列不相关序列集的过滤器十分重要.提出了结合序列距离的度量性质和序列自身特征的多重过滤算法SSQ_MF,SSQ_MF使用了长度过滤器、前缀过滤器和基于参考集的过滤器,使得算法过滤能力较基于单一过滤器算法进一步增强.此外,设计了有关数据结构对查询数据库的一些统计信息进行了预计算和保存,有效估计了各过滤器的过滤集大小,并构建了一个由过滤集大小确定的最优过滤顺序模型,使得算法的过滤代价最低.实验结果表明,算法SSQ_MF的查询性能优于单一过滤器算法和随机过滤顺序的多过滤器算法. 相似文献
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