时间序列数据挖掘的相似性度量综述

被引:92
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作者
陈海燕 [1 ,2 ]
刘晨晖 [1 ]
孙博 [1 ]
机构
[1] 不详
[2] 南京航空航天大学计算机科学与技术学院
[3] 不详
[4] 南京航空航天大学软件新技术与产业化协同创新中心
[5] 不详
关键词
时间序列数据挖掘; 时间序列相似性; 相似性度量; 挖掘精度;
D O I
10.13195/j.kzyjc.2016.0462
中图分类号
O211.61 [平稳过程与二阶矩过程]; TP311.13 [];
学科分类号
1201 ;
摘要
在时间序列数据挖掘中,时间序列相似性是一个重要的概念.对于诸多算法而言,能否与一种合适的相似性度量方法结合应用,对其挖掘性能有着关键影响.然而,至今仍没有统一的度量相似性的方法.对此,首先综述了常用的相似性度量方法,分析了各自的优点与不足;其次,讨论了近年来出现的时序相似性的新解释及其度量方法;再次,探讨了相似性度量在时序挖掘任务中的应用以及与挖掘精度的关系;最后给出了关于时序相似性度量进一步的研究方向.
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共 22 条
  • [21] A new similarity measure based on shape information for invariant with multiple distortions[J] . Xiaoxu He,Chenxi Shao,Yan Xiong.Neurocomputing . 2013
  • [22] Experimental comparison of representation methods and distance measures for time series data
    Wang, Xiaoyue
    Mueen, Abdullah
    Ding, Hui
    Trajcevski, Goce
    Scheuermann, Peter
    Keogh, Eamonn
    [J]. DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 2013, 26 (02) : 275 - 309