基于斜率表示的时间序列相似性度量方法

时间序列相似性搜索是数据挖掘领域的一个热点研究方向,相似性距离度量方法是其中的一个重要问题.针对含有大量噪声并存在数据缺失的高维多元时间序列数据,本文提出一种基于斜率表示的时间序列相似性度量方法.该方法是在线性分段的基础上,对两个序列间的斜率差进行加权,因而物理概念更为明确.文中还证明斜率距离完全满足相似性度量的基本准则.实例证明了算法的有效性.     

一种基于始末距离的时间序列符号聚合近似表示方法

时间序列数据的特征表示方法是时间序列数据挖掘任务的关键技术,符号聚合近似表示(SAX)是特征表示方法中比较常用的一种。针对SAX算法在各序列段表示符号一致时无法区分时间序列间的相似性这一缺陷,提出了一种基于始末距离的时间序列符号聚合近似表示方法(SAX_SM)。由于时间序列有很强的形态趋势,因此文中提出的方法选用起点和终点来表示各个序列段的形态特征,并使用各序列段的形态特征和表示符号来近似表示时间序列数据,以将其从高维空间映射到低维空间;然后,针对起点和终点构建始末距离来计算两序列段间的形态距离;最后, 结合 始末距离和符号距离定义一种新的距离度量方式,以更客观地度量时间序列间的相似性。理论分析表明,该距离度量满足下界定理。在20组UCR时间序列数据集上的实验表明,所提SAX_SM方法在13个数据集中获得了最高的分类准确率(包含并列最大的),而SAX只在6个数据集中获得了最高的分类准确率(包含并列最大的),因此SAX_SM具有比SAX更优的分类效果。     

基于模式距离度量的时间序列相似性搜索

时间序列的相似性搜索是时间序列知识发现的重要方面。该文提出了一种新的基于距离度量的时间序列相似性搜索算法。该算法采用分段线性表示，同时使用改进的模式距离来度量序列间的距离。     

一种支持DTW距离的多元时间序列索引结构

现有的索引结构难以有效地支持DTW距离度量下的多元时间序列相似性搜索.首先给出一种将不等长多元时间序列转换为等长一元时间序列的方法,并证明这种转换满足下界距离引理;以此为基础,提出一种多元时间序列的DTW下界距离,并对其性质进行分析;然后,针对给出的下界距离,提出一种支持DTW距离度量的多元时间序列索引结构,对多元时间序列数据库进行有效组织;再给出多元时间序列相似模式搜索算法及流程,并证明该搜索方法具有非漏报性;最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证.     

基于符号化聚合近似的时间序列相似性复合度量方法

基于关键点的符号化聚合近似(SAX)改进算法(KP_SAX)在SAX的基础上利用关键点对时间序列进行点距离度量,能更有效地计算时间序列的相似性,但对时间序列的模式信息体现不足,仍不能合理地度量时间序列的相似性。针对SAX与KP_SAX存在的缺陷,提出了一种基于SAX的时间序列相似性复合度量方法。综合了点距离和模式距离两种度量,先利用关键点将分段累积近似(PAA)法平均分段进一步细分成各个子分段;再用一个包含此两种距离信息的三元组表示每个子分段;最后利用定义的复合距离度量公式计算时间序列间的相似性,计算结果能更有效地反映时间序列间的差异。实验结果显示,改进方法的时间效率比KP_SAX算法仅降低了0.96%,而在时间序列区分度性能上优于KP_SAX算法和SAX算法。     

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。     

基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法

针对传统符号聚合近似方法在特征表示时容易忽略时间序列局部形态特征的局限性,以及动态时间弯曲在度量上的优势,提出一种基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法.将时间序列进行符号和形态的特征表示后,提出动态时间弯曲与符号距离结合的时间序列距离度量方法,使所提方法能够较好地反映时间序列数据数值分布和形态特征.实验结果表明,所提出的方法在时间序列数据挖掘中能够得到较好的分类效果,具有一定的优越性.     

基于特征点转换的时间序列符号化方法

将时序数据有效地映射到特征空间是时间序列相似性搜索的一个关键问题。文章结合时间序列符号化思想与分段线性表示中分段点选取的思想,提出一种基于特征点转换的时间序列符号化方法FPTS。该方法能有效提取序列的形状特征,在降维和除噪的同时保留序列的极值点特性,支持基于动态时间弯曲距离的相似性度量,克服传统的符号化方法受限于精确匹配的缺陷。实验证明了该方法的准确性和高效性。     

多元时间序列相似性搜索研究综述

多元时间序列相似模式挖掘是数据挖掘领域的研究热点,它主要包括特征表示、相似模式度量和相似性搜索3个方面.目前,大部分研究成果主要集中在特征表示和相似模式度量,相似性搜索则成为制约问题突破的关键环节.为此,主要针对多元时间序列的相似性搜索进行综述,归纳了主要的相似模式度量方法,对比了不同相似模式度量下的序列搜索方法,并分析了不同方法的优缺点,以期为进一步研究多元时间序列相似性搜索提供帮助.     

QAR数据多维子序列的相似性搜索

QAR数据的高维度以及维度之间不确定的相互关联性,使得原有低维空间上度量时间序列的相似性的方法不再适用,另一方面由于民航行业的特殊性,利用QAR数据进行相似性搜索来确定飞行故障,对相似性的定义也有特殊的要求。通过专家经验结合一种层次分析算法来确定飞行故障所关联的属性维度的重要性,对QAR数据的多维子序列进行符号化表示,并利用k-d树的特殊性质建立索引,使QAR数据多维子序列的快速相似性搜索成为可能,结合形状和距离对相似性进行定义和度量,实验证明查找速度快,准确度较为满意。