多元时间序列相似性搜索研究综述
CSTR:
作者:
作者单位:

(空军工程大学装备管理与安全工程学院,西安710051)

作者简介:

李正欣(1982-), 男, 博士, 从事信息系统工程与智能决策、数据挖掘、机器学习等研究;张凤鸣(1963-), 男, 教授, 从事信息系统工程与智能决策等研究.

通讯作者:

E-mail: lizhengxin_2005@163.com

中图分类号:

TP311

基金项目:

国家自然科学基金项目(61502521,71601183).


Survey of similarity search for multivariate time series
Author:
Affiliation:

(Equipment Management and Safety Engineering College,Air Force Engineering University,Xián 710051,China)

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    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.

    Abstract:

    Similar patterns mining for multivariate time series is becoming a hot topic in the area of data mining, which consists of three consecutive parts: Feature representation, similarity measure and similarity search. Most researches mainly focus on feature representation and similarity measure, which make similarity search still a tough problem in similar patterns mining. Therefore, the existing similarity measures are summarized, different methods of similarity search for multivariate time series are compared, their merits and demerits are analyzed, and the further research direction is provided.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李正欣,张凤鸣,张晓丰,等.多元时间序列相似性搜索研究综述[J].控制与决策,2017,32(4):577-583

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2017-03-28
  • 出版日期:
文章二维码