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時間序列是將同一指標的數值按照時間的先后順序排列組成的一組隨機數列。隨著科學技術的蓬勃發展，時間序列在數據挖掘領堿中的應用變得越來越廣泛。綜合分析了近年來時間序列在數據挖掘領域的文獻成果，對時間序列特征表示和相似性度量方法進行了闡述。針對時間序列特征表示方法，從非數據適應性法、數據自適應性方法、基于模型的方法三方面進行說明，對各種主要方法的研究現狀、優缺點、適用領域方法特性以及局限性等進行了比較分析。針對時間序列的相似性度量方法，從基于形狀的相似性度量方法基于模型的相似性度量方法和基于數據壓縮的相似性度量方法三方面進行系統描述，對各種主要方法的優缺適用領域等進行介紹，并從是否支持非等長時間序列之間的比較、是否支持平移、是否支持三角不等式等方面進行了比較分析。最后，對時間序列的未來研究方向進行了展望。
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