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基于极值点特征的时间序列相似性查询方法
时间序列 相似性查询 数据挖掘
2010/6/1
为了提高时间序列子序列匹配的准确度和效率，提出了基于极值点特征的时间序列相似性查询方法。首先识别出时间序列中的极值特征点，根据极值点使用多层次极值划分法对长序列进行划分；然后对划分得到的多层次子序列集使用改进的动态时间弯曲方法与查询序列进行相似性匹配；最后找到与查询序列最相似的子序列。实验表明，此方法在保证准确度的情况下大大提高了相似性搜索过程的效率。
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。
基于二分频率变换的序列相似性查询处理技术
2007/11/2
Wang GR, Ge J, Xu HY, Zheng RS. A sequence similarity query processing technique based on two-partitioning frequency transformation.
Journal of Software, 2006,17(2):232-241.DOI:
10.1360/jos170232 ...