Problemet med att på ett effektivt sätt lokalisera tidigare kända mönster i en tidsseriedatabas (dvs. fråga efter innehåll) har fått stor uppmärksamhet och kan nu till stor del betraktas som ett löst problem. Hur som helst. Ur kunskapssynvinkel är ett mer intressant problem uppräkningen av tidigare okända, ofta förekommande mönster. Vi kallar sådana mönster "motifs", på grund av deras nära analogv till deras diskreta motsvarigheter i beräkning biologv. En effective motiv upptäckt algoritm långt tidsserier skulle vara usingfur som ett verktyg för att sammanfatta och visualisera massiva tidsseriedatabaser. Dessutom kan det användas som en subrutin i olika andra datautvinningsuppgifter, bland annat upptäckt av föreningsregler, klusterbildning och klassificering. I detta arbete motiverar vi noggrant och introducerar sedan en icke-trivial definition av tidsseriemotiv. Vi föreslår en felfri algoritm för att upptäcka dem, och vi visar utilih, och eficiencv o f vår amroach på flera verkliga världen
Inledningsvis definierades motiv som de vanligaste mönstren i en tidsserie REF.
Mining motifs in massive time series databases
{'venue': '2002 IEEE International Conference on Data Mining, 2002. Proceedings.', 'journal': '2002 IEEE International Conference on Data Mining, 2002. Proceedings.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}