IC-索引：一种支持时间序列反向查询的索引方法

为解决时间序列的反向查询问题，提出了一种新的时间序列动态索引方法——IC-索引。采用单调链表示时间序列的状态变化，利用AVL树对时间序列的变化区间进行索引。实验结果表明，算法的运行时间比现有的IP-索引减少了50％。     

基于时间窗口聚类的时序数据索引压缩

子序列匹配是时间序列挖掘的经典课题,旨在发现大型数据集中的相似数据序列.很多文献关注固定时间段的序列的查询.但对于多种不同时间段的查询的问题仍然未解决好.基于时间段的查询含义是有时间窗口限制的查询.为了满足多时间段上的查询,简单地为每个时间段的子序列构建索引既耗时又耗存储空间.从目前的文献来看,已有的索引无法满足具有不...     

DSI:一种基于动态分段的时间序列查询索引

时间序列数据主要依据采集时间进行排序,时间序列上相邻的数据具有一定的关联性,当用户读取时间序列数据时不只是读取一条数据,而是连续读取一段时间序列数据。针对时间序列的局部性特点,提出一种基于动态分段的时间序列索引DSI,通过设置差值及差值等级对时间序列数据进行动态分段,使用区间树快速查找不同长度的数据分段块,并利用层次聚类算法优化查询结果集合。实验结果表明,DSI索引的查询效率优于现有时间序列查询索引。     

IP*-索引在时间序列反向查询中的应用

针对时间序列中的反向查询，提出了一种新的索引方法——IP*-索引，并介绍了IP*-索引的实现过程，最后介绍了IP*-索引在具体实距中的应用。     

基于MapReduce的时间序列索引与批量查询技术

针对基于不平衡树的时间序列索引对海量时间序列数据查询性能较差的问题,提出一种基于MapReduce的DB-DSTree索引。利用平衡的时间序列索引DHD作为路由树创建分布式的DSTree,并充分挖掘批量查询中的数据局部性,将相似的查询路由到局部节点上,以改善DSTree索引的非平衡性。实验结果表明,DB-DSTree索引的平衡性和局部性较好,可减少子树的查询范围和磁盘I/O次数,提高查询效率。     

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.     

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。     

一种数据流滑动窗口范围连接上基于局部特征的查询索引

在数据流上的连续查询操作中,连接操作是比较重要的一类操作.数据流上数据的变化总体上呈现一个连续性,并且在很多实际的情况下变化是逐渐发生的.数据流系统中的局部性可以表现为数据之间的局部性及连续查询之间的局部性.认为这些特性可以被用来提高数据流系统和应用当中的查询处理性能,尤其是研究相对较少的范围连接.提出的一种基于局部特征的数据流滑动窗口的范围连接索引,充分考虑了用户提交的查询所带有的局部性特征和数据流本身局部性特征,设计了LAQI结构来提高范围连接性能,然后在此基础上提出了LAAQI结构,并针对周期更新滑动窗口提出了范围连接的相应策略.实验证明,这些策略相对于传统范围的连接方法具有很好的性能.     

一种基于倾斜时间窗口的时间序列偏向最近模式匹配算法

提出一种时间序列偏向最近模式匹配算法；这种算法通过定义一种偏向最近距离及采用倾斜时间窗口Haar小波变换高层数据表示方法，实现时间序列偏向最近模式无遗漏高效查询.理论分析与实验验证证明了该方法的有效性．     

用基于移动均值的索引实现时间序列相似查询

提出了基于移动均值的索引来解决子序列匹配中的"ε-查询"问题:提出并证明了基于移动均值的缩距定理和缩距比关系定理,后者具有很好的"裁减"能力,可以在相似查询时淘汰大部分不符合条件的候选时间序列,从而达到快速相似查找的目的;引入了由Jagadish等人提出的BATON~*-树,并在此基础上适当修改,建立了MABI索引,极大地加快了相似查询过程;最后,在一个股票交易数据集上进行了实验,证明了MABI索引的良好性能.     

基于异时间窗划分的时间序列聚类

针对相同时间窗对时间序列进行子序列划分的缺点,提出一种异时间窗的子序列划分方法。为解决划分得到的子序列长度不同,而使用动态时间弯曲算法进行子序列相似性度量的计算速度慢的问题,给出一种不规则时间序列距离度量算法。对异时间窗的子序列划分方法和不规则时间序列距离度量算法进行了实验,结果证明了二者的优越性。     

基于互关联后继树的时间序列相似性查询

时间序列的相似性查询是分析时间序列变化规律的一种重要方法,对于时间序列的分类、预测以及知识发现都具有重要的现实意义。提出了一种基于分段技术的、同时支持可变长度的快速相似性查询方法。其主要思想是：首先依据序列变化的重要点将序列逐步分段,抽取各子段的变化特征,通过分类方法将其转变成符号序列,在此基础上,引入一种称为互关联后继树的全文索引技术,从而实现序列的快速相似性查询,其时间复杂度降到了O(L),此外,该算法还保证在建立索引后查询结果不会有任何的错误丢失。     

基于参数重要度的多元时间序列相似性查询

针对多元时间序列的相似性查询问题,给出参数重要度的定义,提出一种基于参数重要度的候选集查询方法。通过对多元时间序列的SVD分解,将奇异值向量和特征矩阵作为多元序列的特征,基于线性空间中的坐标变换原理构造2个多元时间序列的相似性度量模型,实现在候选集上的精确匹配并获得最终的结果集。对飞行数据的相似性查询实验验证了该方法的有效性。     

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。     

Dominant Skyline Query Processing over Multiple Time Series

Multiple time series (MTS), which describes an object in multi-dimensions, is based on single time series and has been proved to be useful. In this paper, a new analytical method called α/β-Dominant-Skyline on MTS and a formal definition of the α/β-dominant skyline MTS are given. Also, three algorithms, called NL, BC and MFB, are proposed to address the α/β-dominant skyline queries over MTS. Finally experimental results on both synthetic and real data verify the correctness and e?ectiveness of the proposed method and algorithms.     

一种基于多时间粒度的实时客流查询优化算法

随时间实时变化的客流数据属于时间序列数据,本文根据客流数据的接收频率,应用关系模型实现客流数据的存储建模;为了减弱数据采集频率对实时客流查询效率的影响,建立多时间粒度的客流视图,可提高实时客流查询的计算效率.     

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...     

TPR+-tree：一种面向预言查询的有效时空索引

提出了一种面向预言查询的时空索引技术：TPR+-tree，给出了TPR+-tree的数据结构和关键算法，并引入了双极值子结点的概念，通过对双极值子结点进行检测和排除，减小了结点面积，改善了结点间的重叠。试验结果表明，TPR+-tree具有更高的查询性能，是一种有效的面向预言查询的时空索引。