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流式時間序列的實時相似度研究

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  時間序列是一種常見的與時間有關的數據,流式時間序列相對靜態時間序列而言,具有無窮、連續、實時和快速等特點,在金融、傳感器網絡等領域廣泛存在,尤其是隨著大數據技術的發展,能夠采集、存儲更多的流式時間序列。如何從中獲取有價值數據?時間序列數據挖掘是一種常用方法。和其它數據挖掘方法一樣,時間序列的相似性度量是一項基礎性工作。在時間序列的聚類、分類、相似性查詢和模式發現等工作中,都需要計算各序列間的相似度。相對于其它算法,動態時間彎曲DTW(Dvnamic Time Warping)更適合度量時間序列間的相似度,可處理不同長度的時間序列,能解決特征沒對齊問題。

流式時間序列的實時相似度研究

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