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时间序列的相似性查询与异常检测     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Similarity Search and Outlier Detection in Time Series
【作者】 肖辉;
【导师】 胡运发;
【学位授予单位】 复旦大学;
【学科专业名称】 计算机软件与理论
【学位年度】 2005
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 复旦大学
【网络出版投稿时间】 2005-09-19
【关键词】 时间序列; 模式表示; 相似性查询; 空间存取方法; 异常检测;
【英文关键词】 Time Series; Pattern Presentation; Similarity Search; Spatial Access Method; Outlier Detection;
【中文摘要】 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列,在经济、金融、科学观测和工程等各个领域都广泛存在。如何有效地管理和利用这些历史时间序列,发现这些数据背后隐含的规律和知识,是人们广泛关注的问题。与传统时间序列分析提出假设然后进行验证的数据处理方法不同,时间序列数据挖掘适合发现型任务,能够从大量历史数据中挖掘出潜在的、未知的、有价值的知识,已经吸引了越来越多的关注。 目前,时间序列数据挖掘主要包括相似性查询、序列挖掘、分类、聚类以及异常检测。论文主要研究了相似性查询与异常检测,包括时间序列的模式表示、相似性度量、索引和查询、异常定义和检测,主要的研究内容和研究成果简单介绍如下: (1) 时间序列的模式表示 由于时间序列数据的海量和复杂数据特点,直接在时间序列上进行数据挖掘不但在储存和计算上要花费高昂代价而且可能会影响算法的准确性和可靠性。时间序列的模式表示是一种对时间序列进行抽象和概括的特征表示方法,是在更高层次上对时间序列的重新描述。论文首次将边缘算子引入时间序列研究,提出了基于时态边缘算子的分段线性表示方法(简称为TEO...
【英文摘要】 A time series is a data sequence of observations which are ordered in time(or space), which exists in various fields extensively, such as industry, economy, finance, science observing and social science, etc. How to manage and use these time series data efficiently is an interesting problem. Classical time series analysis always propose a hypothesis first, then prove its validity, which is not suitable for discovery task. Time series data mining can extract hidden and potentially useful knowledge from large...
【更新日期】 2005-11-15

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