基于LSH的shapelets转换方法

• 作者: 丁智慧 乔钢柱 程谭 宿荣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列分类 shapelets转换 局部敏感哈希
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 112-119
• 页数: 8页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2007-0118

摘要

针对基于shapelets转换的时间序列分类算法因shapelets候选集中存在大量相似序列而造成耗时过长的问题,提出了一种基于LSH的shapelets转换方法(Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform,LSHST),提出一种局部敏感哈希函数(LSH)的改进算法,对原始子序列候选集进行逐级过滤筛选,快速挑选出形态上具有代表性的shapelets集合,计算集合中shapelets的质量,采用覆盖的方法确定将要进行转换的shapelets,进一步减小shapelets的数量,进行shapelets转换.实验表明,与Shapelet Transform(ST)、ClusterShapelets(CST)和Fast Shapelet Selection(FSS)算法相比,LSHST在分类精度上最高提升了20.05、19.9和16.52个百分点,在时间节省程度上最高达8000倍、16000倍和8.5倍.