Problemet med att hitta ett angivet mönster i en tidsseriedatabas (dvs. Fråga efter innehåll) har fått mycket uppmärksamhet och är nu ett relativt moget fält. Däremot har det viktiga problemet med att räkna upp alla överraskande eller intressanta mönster fått mycket mindre uppmärksamhet. Detta problem kräver en meningsfull definition av "överraskning" och en effektiv sökteknik. Alla tidigare försök att hitta överraskande mönster i tidsserier använder en mycket begränsad uppfattning om överraskning, och / eller inte skala till massiva datauppsättningar. För att övervinna dessa begränsningar introducerar vi en ny teknik som definierar ett mönster överraskande om frekvensen av dess förekomst skiljer sig avsevärt från den förväntade av slumpen, med tanke på några tidigare sett data.
Eamonn Keogh m.fl. REF Införa en teknik som bestämmer ett mönster överraskande i en tidsserie databas, om frekvensen av dessa mönster skiljer sig från den förväntade av en slump.
Finding surprising patterns in a time series database in linear time and space
{'venue': "KDD '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}