Abstract-Periodicity gruvbrytning används för att förutsäga trender i tidsseriedata. Att upptäcka hur ofta tidsserierna är periodiska har alltid varit ett hinder för helt automatiserad periodicitetsbrytning. Befintliga periodicitetsbrytningsalgoritmer förutsätter att periodiciteten (eller helt enkelt perioden) är användarspecificerad. Detta antagande är en avsevärd begränsning, särskilt i tidsseriedata där perioden inte är känd a priori. I detta dokument tar vi upp problemet med att upptäcka periodiciteten i en tidsseriedatabas. Två typer av periodicitet definieras, och en skalbar, beräkningseffektiv algoritm föreslås för varje typ. Algoritmerna utför i Oðn log n-tid för en tidsserie av längd n. Dessutom förlängs de föreslagna algoritmerna för att upptäcka de periodiska mönster av okända perioder samtidigt utan att påverka tids komplexiteten. Experimentella resultat visar att de föreslagna algoritmerna är mycket exakta med avseende på de upptäckta periodicitetsfrekvenserna och periodiska mönster. Realdataexperiment visar hur praktiska de upptäckta periodiska mönstren är.
Elfeky m.fl. i REF ta itu med problemet med periodicitetsdetektering på en rad nominella data, med fokus på den automatiska upptäckten av perioden.
Periodicity detection in time series databases
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}