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LSH的时间子序列查询算法

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.     

一种高效的多变量时间序列相似查询算法

为了高效地执行多变量时间序列（MTS）相似查询,提出一种基于距离的索引结构（Dbis）相似查询算法。采用主成分分析方法对MTS数据进行降维处理;聚类MTS主成分序列,选择每类质心作为参考点;依据参考点将每类变换到一维空间,这样可以利用B+ 树结构进行索引查询;MTS序列比较相似采用的是扩展的Frobenius范数（Eros）。通过对股票数据集实验验证了Dbis算法的高效性。     

相似时间序列的快速检索算法

在前人提出的扩展时序数据距离定义的基础上 ,首先提出一种在时域上计算时序数据距离的新算法 ,该算法时间复杂度为 O( n× m ) ,能够解决时序数据在 Y轴上的漂移和伸缩带来的问题 ;之后提出一种在频域上计算时序数据距离的新算法 ,该算法时间复杂度仅为 O( n× fc) ,效率很高 ,便于在线实现 ,而且同样能够解决时序数据漂移和伸缩的问题 ;本文还给出和证明了该算法的一个重要组成部分 :时序数据增量式的 DFT算法     

相似时间序列挖掘方法

马尔可夫状态转移矩阵描述了随机过程的动态特性，而时间序列可以认为是这一动态特性的外在体现，将二者有效地结合起来为相似时间序列挖掘提供了一种有效的新方法。     

大规模时间序列数据库降维及相似搜索

提出一种基于分段多项式表示（PPR）的时间序列数据库相似查询的系统化方法．PPR是一类基于线性多项式回归的正交变换．用PPR变换索引时间序列数据在理论上具备非漏报性质．文中分析了PPR的计算复杂性以及查询阈值的下界,并提出了一种衡量时间序列相似查询算法之查询效率的定量指标．与基于离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换（DWT）的时间序列相似查询算法所作的对比实验表明,所提算法可以用低的索引结构维数获得高的查询效率．     

一种时间序列相似匹配新算法

为提高时间序列相似匹配的精度和效率，提出一种基于小波包变换的时间序列相似匹配算法．首先利用小波包可对信号进行精细分析的特点，对时间序列进行维数约简，用变换后的低频系数和部分高频均值系数作为特征向量表示原始序列；然后用多维索引结构R树存储这些特征向量，将欧几里德距离作为相似尺度，在此基础上实现了范围查询和k近邻查询，对电力负荷时间序列数据的仿真实验结果表明了算法的有效性。     

基于分段极值的时间序列数据查询显示方法

时间序列数据在许多领域广泛存在,有海量和复杂的特点,直接查询出所有的原始数据并对其进行分析十分耗时,且对计算机的内存消耗极大。为此,提出一种基于分段极值的时间序列数据查询显示方法,对需要查询分析数据的时间范围进行分段,根据各个时间段数据的极值及总取点个数来确定该时间段的取点个数,通过数据库本身的查询机制实现均匀取点,并结合多线程机制实现各时间段数据的并行查询及曲线绘制。实验结果表明,与传统查询及可视化方法相比,该方法能够指定取点数量,并在取点数量确定的情况下,绘制曲线能较好地逼近原始曲线,且极大地缩短曲线的查询绘制时间,具有较好的工程实用性。     

一种基于时间序列窗口查询的新索引方法

文章介绍了一种关于时间序列的窗口查询,它是一种关于时间序列的前向查询与反向查询的综合查询技术。为了弥补传统方法在解决窗口查询方面的不足,提出了一种TW-索引专门用于解决时间序列窗口查询。文章对TW-索引的建立过程作了详细地介绍,并对基于TW-索引的窗口查询作了阐述;同时,讨论了当数据处于动态更新时TW-索引的建立及查询方法。然后,将TW-索引与其它索引方法进行了详细地比较。最后,介绍了TW-索引在时间序列窗口查询中的应用。     

基于奇异事件特征的时间序列相似模式匹配

现有的时间序列特征提取方法多为单尺度方法,导致特征点的时间定位不准确,从而影响模式发现的质量。该文基于小波奇异检测理论,提出了一种多尺度时间序列特征提取方法,利用奇异特征将时间序列压缩为事件序列表示,定义了事件序列动态时间弯曲相似度量,给出了基于事件序列相似模式匹配算法。实验表明,该方法具有较高的匹配精度和较低的计算代价。     

高效时序相似搜索技术

时序相似搜索被认为是将来最有前途的技术之一.然而,时序数据是典型的高维海量数据,如何开发高效算法非常关键.文中概述了时序相似搜索技术的研究现状和进展以及研究的主要内容,讨论了该技术的几个重要应用范例,并对一些典型算法进行了定量分析;然后晕点论述了高效时序相似搜索的关键技术,包括边界过滤、三角不等式修剪、多辨析率检索方法、过滤精炼方案等.最后讨论并分析了时序的近似相似搜索技术.上述所有技术通过对比,其正面和反面都被深入分析.最后指出了存在的问题和未来的研究热点和方向.     

基于相关反馈的时间序列相似性搜索

传统的基于相关反馈的时间序列相似性搜索是将正反馈和负反馈融合在一起创建新查询向量,这样并没有充分利用负反馈序列的价值,而且容易对初始查询向量进行过多的更改。本文提出一种基于反馈的时间序列相似搜索方法,将反馈的正相关和负相关序列分开处理,最终的相似序列不但要与正相关序列相似,还要尽量与负相关序列不相似。在UCR数据集上的实验结果表明,本文提出的相似搜索方法与传统的基于反馈的相似搜索方法相比,在某些数据集上可以提高查询的准确率以及查全率。     

基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性

针对时间序列相似性度量中欧氏距离对异常数据敏感以及DTW距离算法效率低的问题,提出基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性方法。首先,使用初始可变滑动平均算法以及分段线性回归对原始时间序列进行数据变换,并将分段线性回归的参数(截距与距离)集作为时间序列的特征,以实现时间序列的特征提取和数据降维;然后,利用动态时间弯曲距离进行距离计算。该方法在时间序列相似性上与DTW算法的性能相近,但是在算法效率上几乎提高了96%。实验结果验证了该方法的有效性与准确性。     

基于序变换的时间序列快速匹配搜索方法

分析了时间序列相似匹配搜索的研究现状,提出了基于序变换的时间序列相似匹配搜索方法。该方法能够实现趋势相似的不同长度子序列的快速匹配搜索,同时具有对匹配序列的平移、时间轴的伸缩不敏感、误警率低,以及易于建立索引等优点。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于键值存储的分布式时序相似性搜索方法

时序相似性搜索是时序数据分析最基本的操作之一,具有广泛的应用场景.针对现有分布式算法无法应对维度增长、扫描范围过大和相似性计算耗时的问题,提出一种面向键值存储的分布式时序相似性搜索方法KV-Search.首先对时序数据分块,并设计其键值存入键值数据库,解决了时序数据维度高且不断增长的问题;其次,基于切比雪夫距离计算其下...     

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。     

基于相关反馈的微博相似主题时序查询

提出了一种基于相关反馈的微博相似主题时序查询方法。该方法通过考虑用户对不同查询结果是否满意的反馈情况,建立修改度量系数的目标函数,从而实现微博中体现用户兴趣的主题时序相似性计算,为用户提供更满意的相似主题时序查询结果。基于该方法设计了一个可视化的微博相似主题时序查询系统,在微博代表性网站-Twitter数据集上进行的实验,表明了该方法在微博背景下的相似主题时序查询中的有效性。     

时间序列相似性分析中滑动窗口宽度的确定

时间序列相似性查找作为一种非平凡问题,大多数有效的求解方法都涉及到对原数据维度的简约。在有效地保持原序列中信息量的前提下,尽可能降低计算复杂度是算法的关键所在。通过讨论滑动窗口在时间序列相似性降维算法中的实际应用情况,从中发现一种自适应确定滑动窗口宽度的新方法。通过对时序特征值分布函数挖掘,发现时间序列中的有效特征点,进而确定一组合适的滑动窗口宽度;最后根据序列的变化情况来决定最优的滑动窗口宽度,对原数据维度进行简约。     

基于模糊时间序列——股票走势的建模与应用

对证券市场3个重要信息:成交量、时间、价格进行模糊化处理后,以5日平均价格线为建模主要工具,配合上述信息对股市一段时期的数据进行建模,通过序列匹配的方法用另一时期的数据对建模结果进行验证。结果表明该方法是有效的。