| 基于形状特征k-d树的多维时间序列相似搜索 |
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| 作者姓名： | 黄河 史忠植 郑征 |
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| 作者单位： | 中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;中国科学院,研究生院,北京,100049;中国科学院,计算技术研究所,北京,100080 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家重点基础研究发展计划(973计划);北京市自然科学基金 |
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| 摘 要： | 多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象,相似搜索是其应用的一个核心.两个序列(子序列)相似度加以比较的常用方法是:将序列(子序列)转换成空间中的曲线,然后计算曲线间的欧几里德距离.这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列(子序列)间的整体距离关系,而不能体现它们自身的局部变化.针对此问题,提出了一种新的可应用于多维时间序列的快速相似搜索方法.该方法将序列(子序列)的局部变化特性与检索结构(k-d树)结合起来,使得在搜索k-d树的同时实现了序列(子序列)的局部变化匹配,从而极大地提高了查询效率和正确率.实验结果表明了算法的有效性.
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| 关 键 词： | 时间序列 相似搜索 欧氏距离 检索结构 k-d树 |
| 收稿时间： | 2004-03-03 |
| 修稿时间： | 2006-03-31 |
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