Detektionen av tidsseriemotiv, som är ungefär upprepade undersekvenser i tidsserieströmmar, har visat sig ha stor nytta som subrutin i många högre databrytningsalgoritmer. Denna upptäckt blir dock mycket svårare i fall där motiven av intresse håller på att försvinna sällsynt eller när de ställs inför en aldrig sinande ström av data. I detta arbete undersöker vi algoritmer för att hitta sådana sällsynta motiv. Vi visar att vi under rimliga antaganden måste överge varje hopp om en exakt lösning på motivproblemet som det normalt definieras, men vi introducerar algoritmer som gör att vi kan lösa det underliggande problemet med stor sannolikhet.
I REF, Begum et al. Använd MK Motifs upptäcktalgoritm för att hitta de sällsynta motiven.
Rare Time Series Motif Discovery from Unbounded Streams
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}