基于统计特征的时序数据符号化算法

• 作者: 蔡自兴 钟清流
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 时序数据挖掘 符号化表示 符号聚合近似
• 年，卷（期）: 2008,（10）
• 所属期刊栏目: 学术通信
• 页码范围: 1857-1864
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 7422字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2008.10.021

摘要

为克服SAX(符号聚合近似)算法对时序信息描述不完整的缺陷,提出基于统计特征的时序数据符号化算法,与SAX不同的是,该算法将时序符号看作矢量,而各时序子段的均值和方差则分别作为描述其平均值及发散程度的分量.由于该算法能够比SAX提供更多的描述信息,因而在时序数据挖掘应用中能够获得比SAX更精确的结果.大量的实验也证实了它的出色表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡自兴	中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所	393	7036	40.0	69.0
2	钟清流	中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所	4	77	4.0	4.0