基于Matrix Profile的时间序列变长模体挖掘

摘要：

已有的变长模体发现算法存在速度慢、可扩展性较差,且结果中包含过短、过长和平凡匹配等无意义模体的问题.本文提出一种基于Matrix Profile的时间序列变长模体挖掘算法.该算法使用STOMP算法作为子程序,使用结合了增量计算的下界距离来加速候选模体提取过程;采用长度相似性条件和模体分组等价类方法踢除过短、过长和平凡匹配等无意义的模体.在数据集UCR上的实验表明,提出的算法在发现变长模体时,能够有效地过滤无意义模体,且具有较高的效率和准确率.

关键词：时间序列、模体挖掘、Matrix Profile、变长模体

分类号：TP311.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFC1508106

在线出版日期：2021-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：44-50