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在DTW下的时间序列motif发现可以更可靠地发现保守结构( Time series motifs discovery under DTW allows more robust discovery of conserved structure )
S Alaee R Mercer K Kamgar E Keogh
近年来,时间序列基元发现已经成为许多分析任务（包括聚类、分类、规则发现、分割和摘要）中最重要的基元。并行地，人们早就知道动态时间规整(DTW)在大多数设置下优于欧几里德距离等其他相似性度量。然而，由于DTW和motif发现的计算复杂性，几乎没有任何研究努力将这两种思想结合起来。目前解决这些问题的最佳机制似乎互不相容。在这一工作中，我们提出了第一个在DTW下高效、可扩展和精确地寻找时间序列基元的方法。对于我们引入的一个新的下限层次结构，我们的方法自动执行计算时间与下限紧度之间的最佳权衡。我们将通过大量的实验证明，我们的算法在现实的环境下剪枝了高达99.99%的DTW计算，比暴力搜索快3-4个数量级，比唯一的其他竞争算法快2个数量级。这让我们第一次在海量数据集中发现DTW模体。正如我们将要展示的，在许多领域中，基于DTW的模体表示语义上有意义的守恒行为，而使用现有的基于欧几里德距离的方法，这些行为会逃避我们的注意。
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