面向时间序列有序分类的Shapelet抽取算法 |
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引用本文: | 杨骏,敬思远,钟勇.面向时间序列有序分类的Shapelet抽取算法[J].电子科技大学学报(自然科学版),2023(6):887-896. |
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作者姓名: | 杨骏 敬思远 钟勇 |
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作者单位: | 1. 中国科学院成都计算机应用研究所;2. 乐山师范学院电子信息与人工智能学院;3. 中国科学院大学计算机科学与技术学院 |
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基金项目: | 四川省科技计划重点研发项目(2021YFS0019); |
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摘 要: | 当前面向时间序列有序分类的Shapelet抽取算法,首先计算Shapelet与时间序列之间的欧式距离及其类别标签之间的距离,然后根据两种距离的皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数来对Shapelet进行评价,效率较低。针对该问题,提出一种基于SAX表示时间序列的Shapelet评价指标CD-Cover,该指标同时考虑Shapelet对时间序列数据集的覆盖集中度和覆盖优势度。其次,提出一种基于随机采样的Shapelet抽取算法,该算法采用布隆过滤器对候选Shapelet进行预剪枝,采用移除自相似策略对抽取结果进行后剪枝。在11个时间序列公开数据集上的实验结果表明,相比现有方法,该算法抽取的Shapelet具有更好的有序分类能力,且算法的计算效率也更高。
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关 键 词: | 特征评价 有序分类 Shapelet 时间序列 |
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