Sammanfattning Många hög nivå representationer av tidsserier har föreslagits för data mining, inklusive Fourier transformer, wavelets, eigenwaves, bitvis polynom modeller, etc. Många forskare har också övervägt symboliska representationer av tidsserier, notera att sådana representationer skulle potentialitet gör det möjligt för forskare att utnyttja rikedomen av datastrukturer och algoritmer från textbehandling och bioinformatik samhällen. Även om många symboliska framställningar av tidsserier har introducerats under de senaste årtiondena, lider de alla av två ödesdigra brister. För det första är den symboliska representationens dimensionalitet densamma som de ursprungliga uppgifterna, och praktiskt taget alla databrytningsalgoritmer skalas dåligt med dimensionalitet. För det andra, även om avståndsmått kan definieras på de symboliska tillvägagångssätten, har dessa avståndsmått föga samband med avståndsmått som definieras i den ursprungliga tidsserien. I detta arbete formulerar vi en ny symbolisk representation av tidsserier. Vår representation är unik genom att den tillåter dimensionalitet/numericitetsminskning, och den gör det också möjligt att definiera avståndsmått på det symboliska tillvägagångssätt som lägre bundet motsvarande avståndsmått definierade i den ursprungliga serien. Som vi ska visa, denna senare funktion är särskilt spännande eftersom det gör det möjligt att köra vissa data mining algoritmer på den effektivt manipulerade symboliska representationen, samtidigt som samma resultat som de algoritmer som fungerar på de ursprungliga data. I synnerhet kommer vi att visa nyttan av vår representation på olika data mining uppgifter kluster, klassificering, fråga efter innehåll, anomali upptäckt, motiv upptäckt, och visualisering.
SEGAUTH använder symbolisk aggregat approximation (SAX) metod REF, som kan omvandla tidsseriedata till symboliska representationer för att minska dimensionalitet/numericitet i den ursprungliga tidsserien.
Experiencing SAX: a novel symbolic representation of time series
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}