時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘中的若干問題研究.pdf

1、時(shí)間序列是數(shù)據(jù)挖掘中一種重要的數(shù)據(jù)類型，在現(xiàn)實(shí)世界許多領(lǐng)域中廣泛存在，如股票價(jià)格，商品銷售數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)等。且隨著時(shí)間推移，這類數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)規(guī)模呈現(xiàn)爆炸式地增長。如何對(duì)這些海量時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，挖掘其內(nèi)在的各種變化模式，是一個(gè)挑戰(zhàn)性的、具有重要理論意義和實(shí)用價(jià)值的課題。本文在分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)特點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用需求的基礎(chǔ)上，針對(duì)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)挖掘中的一些關(guān)鍵問題進(jìn)行了研究，具體包括特征模式挖掘、相似性模式查找、多維時(shí)間相似性查找等方面

2、，主要的工作集中于以下三個(gè)方面： 針對(duì)時(shí)間序列的特征模式問題，采用無須生成大量候選模式集的互關(guān)聯(lián)后繼樹挖掘算法。該方法基于重要點(diǎn)的序列分段化算法和相對(duì)斜率的局部符號(hào)化方法，既減少了計(jì)算復(fù)雜度，又避免了噪聲的影響。在算法實(shí)現(xiàn)上，根據(jù)序列特征模式的有序性和重復(fù)性，極大地提高了挖掘效率。實(shí)驗(yàn)表明，這種方法的挖掘結(jié)果是一種圖形化的描述，具有明確的實(shí)際含義，便于在實(shí)際中應(yīng)用。 針對(duì)時(shí)間序列相似性查找問題，采用海量全文索引技術(shù)——互

3、關(guān)聯(lián)后繼樹索引模型對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行挖掘。該方法基于重要點(diǎn)分段技術(shù)，利用分段動(dòng)態(tài)彎曲距離作為相似性度量，即保證了度量的魯棒性，又減少了計(jì)算復(fù)雜度。研究證明文中的方法不僅提高了結(jié)果的準(zhǔn)確性，也體現(xiàn)了傳統(tǒng)方法所沒有的優(yōu)勢(shì)。不僅保證查找的結(jié)果不會(huì)出現(xiàn)任何正確結(jié)果的丟失和錯(cuò)誤結(jié)果的引入，而且也顯示出比傳統(tǒng)方法具有明顯的優(yōu)勢(shì)。 針對(duì)多維時(shí)間序列相似性查找問題，采用了一種可應(yīng)用于多維時(shí)間序列的快速相似搜索方法。該方法將序列(子序列)的局部變化特