基于形状特征k-d树的多维时间序列相似搜索

摘要：

多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象,相似搜索是其应用的一个核心.两个序列(子序列)相似度加以比较的常用方法是:将序列(子序列)转换成空间中的曲线,然后计算曲线间的欧几里德距离.这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列(子序列)间的整体距离关系,而不能体现它们自身的局部变化.针对此问题,提出了一种新的可应用于多维时间序列的快速相似搜索方法.该方法将序列(子序列)的局部变化特性与检索结构(k-d树)结合起来,使得在搜索k-d树的同时实现了序列(子序列)的局部变化匹配,从而极大地提高了查询效率和正确率.实验结果表明了算法的有效性.

关键词：时间序列、相似搜索、欧氏距离、检索结构、k-d树

所属期刊栏目：17

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金90604017;国家重点基础研究发展计划973计划2003CB317004;北京市自然科学基金4052025

在线出版日期：2006-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2048-2056