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流式时间序列的实时相似度研究

大小:0.74 MB 人气: 2017-11-20 需要积分:0

  时间序列是一种常见的与时间有关的数据,流式时间序列相对静态时间序列而言,具有无穷、连续、实时和快速等特点,在金融、传感器网络等领域广泛存在,尤其是随着大数据技术的发展,能够采集、存储更多的流式时间序列。如何从中获取有价值数据?时间序列数据挖掘是一种常用方法。和其它数据挖掘方法一样,时间序列的相似性度量是一项基础性工作。在时间序列的聚类、分类、相似性查询和模式发现等工作中,都需要计算各序列间的相似度。相对于其它算法,动态时间弯曲DTW(Dvnamic Time Warping)更适合度量时间序列间的相似度,可处理不同长度的时间序列,能解决特征没对齐问题。

流式时间序列的实时相似度研究

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