基于SAX的时间序列相似性度量方法

• 作者: 吴湘宁 李桂玲 杨林权 王元珍
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 时间序列 降维 相似性度量 下界
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 893-896
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.03.025

摘要

符号化表示是一种有效的时间序列降维技术,其相似性度量是诸多挖掘任务的基础.基于SAX( symbolic aggregate approximation)的距离MINDIST_PAA_iSAX不满足对称性,在时间序列挖掘中具有局限性,提出了对称的度量Sym_PAA_SAX,且下界于欧拉距离.在真实数据集和合成数据集上的实验说明下界紧密性较好,相似搜索错报率较低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李桂玲	中国地质大学计算机学院	20	136	7.0	11.0
5	王元珍	华中科技大学计算机科学与技术学院	86	1120	18.0	30.0
6	杨林权	中国地质大学信息工程学院	6	101	4.0	6.0
7	吴湘宁	中国地质大学计算机学院	15	76	6.0	8.0