基于事件的时间序列相似性度量方法

吴学雁; 黄道平

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基于事件的时间序列相似性度量方法

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为了更好地体现用户需求,提高时间序列相似性度量的准确度,提出了基于事件的时间序列相似性度量(SMBE)方法.首先将用户的需求定义为事件,构建了SMBE模型;然后,构建相应的相似性矩阵,并对相似性矩阵进行搜索得到最优路径的值作为序列之间的相似性度量;最后,提出了基于SMBE的聚类方法.实验表明,在参数设置合理的情况下,能获得接近0.90的聚类精度.SMBE方法通过对事件的定义引入用户需求,提高了时间序列相似性度量的准确性.

著录项

来源
《计算机应用》 |2010年第7期|1944-1946|共3页
作者
吴学雁; 黄道平;
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作者单位

华南理工大学;

自动化科学与工程学院;

广州;

510640;

广东工业大学;

管理学院;

广州;

510520;

华南理工大学;

自动化科学与工程学院;

广州;

510640;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
时间序列; 相似性度量; 聚类; 数据挖掘;

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