基于适应性分段估计的数据流相似性搜索

• 作者: 仲妍 吴枫 吴泉源 杨树强 贾焰
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 相似性搜索 数据流 时间序列分析 动态时间扭曲
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 2008年中国计算机大会推荐优秀论文
• 页码范围: 2867-2884
• 页数: 18页
• 分类号: TP311
• 字数: 15472字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2009.03548

摘要

相似性搜索在股票交易行情、网络安全、传感器网络等众多领域应用广泛.由于这些领域中产生的数据具有无限的、连续的、快速的、实时的特性,所以需要适合数据流上的在线相似性搜索算法.首先,在具有或不具有全局约束条件下,分别提出了没有索引结构的DTW(dynamic time warping)下限函数LB_seg_WF_(global)和LB_seg_WF,它们是一种分段DTW技术,能够处理数据流上的非等长序列间在线相似性匹配问题.然后,为了进一步提高LB_seg_WF_(global)和LB_seg_WF的近似程度,提出了一系列的改进方法.最后,针对流上使用LB_seg_WF_(global)或LB_seg_WF可能会出现连续失效的情况,分别提出了DTW的下限函数LB_WF_(global)(具有全局约束条件)和上限函数UB_WF、下限函数LB_WF(不具有全局约束条件).通过增量方式快速估计DTW,极大地减少了估计DTW的冗余计算量.通过理论分析和统计实验,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴泉源	国防科学技术大学计算机学院	85	1515	24.0	36.0
2	贾焰	国防科学技术大学计算机学院	117	2188	23.0	43.0
3	杨树强	国防科学技术大学计算机学院	24	171	8.0	11.0
4	吴枫	国防科学技术大学计算机学院	5	33	3.0	5.0
5	仲妍	国防科学技术大学计算机学院	5	33	3.0	5.0