基于领域偏好的可变时间窗口时序数据主题模式识别算法

• 作者: 何远舵 彭广举 王一博 王亚沙 王江涛 赵俊峰
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 时序数据 主题模式 领域偏好 可变时间窗口 主题模式实例
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 251-259
• 页数: 9页
• 分类号: TP274
• 字数: 13330字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.191100505C

摘要

随着传感器的普及,智慧城市、普适计算等领域应用不断涌现,对时序数据处理的需求也在不断增长.时序数据中反复出现的高度相似的模式被称为主题模式.时序数据的主题模式蕴含有了大量的信息,对主题模式的识别是时序数据处理的重要分支领域.现有主题模式识别算法无法根据特定应用或领域的知识来指定主题模式识别的偏好,从而难以发现对分析领域问题最具价值的模式.针对这一问题,文中给出了一种可以根据领域偏好定义子序列相似性的机制,并设计了一种针对上述相似性度量机制的可变时间窗口主题模式识别加速剪枝算法.实验证明,所提方法在多个公开数据集上,能高效且准确地发现具有领域偏好的主题模式.