基于時(shí)間序列的圖形挖掘.pdf

1、隨著20世紀(jì)末信息社會(huì)的到來(lái),出現(xiàn)了海量的數(shù)據(jù)流、時(shí)間序列、圖形、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)等,從這些海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)是數(shù)據(jù)挖掘的熱點(diǎn)問(wèn)題。其中由不同時(shí)間重復(fù)測(cè)量得到的值或事件構(gòu)成了時(shí)間序列數(shù)據(jù),大量存在于金融、工程實(shí)驗(yàn)、氣象、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域內(nèi),對(duì)時(shí)間序列的關(guān)注主要集中在趨勢(shì)分析、相似性搜索、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)等問(wèn)題上。本文以股票數(shù)據(jù)為例,在綜述國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘研究發(fā)展概況后,對(duì)時(shí)間序列的表達(dá)、規(guī)則發(fā)現(xiàn)、

2、相似性搜索等問(wèn)題進(jìn)行研究分析,在時(shí)間序列的分段符號(hào)化表示、相似性搜索算法以及時(shí)間序列數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)方面取得了一些成果,主要的研究?jī)?nèi)容和研究成果如下:1)介紹了數(shù)據(jù)挖掘分析的基礎(chǔ)理論,包括數(shù)據(jù)挖掘分析過(guò)程、時(shí)間序列的傳統(tǒng)分析和挖掘分析、頻繁模式發(fā)現(xiàn)、強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則等,并對(duì)它們進(jìn)行了深入、系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和分析。
　　 2)時(shí)間序列的分段線(xiàn)性表示、符號(hào)化表示；
　　 對(duì)常用的基于時(shí)間序列的分段線(xiàn)性表示方法進(jìn)行了研究比較,采用基于斜

3、率變化提取特殊點(diǎn)的分段算法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,很好的解決了時(shí)間序列數(shù)據(jù)高維度、數(shù)據(jù)量大的問(wèn)題；提出了考慮時(shí)間因素,基于線(xiàn)段相對(duì)斜率的八元模式的符號(hào)化表示方法,有效表示了股票價(jià)格的漲跌和時(shí)間的關(guān)系。并用股票數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法,取得較好結(jié)果。
　　 3)相似性搜索的研究；
　　 認(rèn)真研究了時(shí)間序列相似性搜索方法,提出了基于分段符號(hào)化和最小首差循環(huán)鏈碼的快速相似搜索算法,較以前的搜索算法有更高的效率,并且有效地解決了因時(shí)間軸上的平移、