I många applikationer skickar lokala eller fjärrsensorer in strömmar av data, och systemet behöver övervaka strömmarna för att upptäcka relevanta händelser/mönster och leverera omedelbar reaktion på motsvarande sätt. Ett viktigt scenario är att den inkommande strömmen är en kontinuerligt bilagd tidsserie, och mönstren är tidsserier i en databas. Vid varje tidpunkt när ett nytt värde anländer (kallas tidsposition) måste systemet, från databasen, hitta närmaste eller nära grannar i inkommande tidsserier fram till tidspositionen. Detta papper angriper problemet genom att använda Fast Fourier Transform (FFT) för att effektivt hitta kors korrelationer av tidsserier, som ger, i ett batch-läge, närmaste och nära grannar av inkommande tidsserier på många tid positioner. För att dra nytta av denna sats bearbetning för att uppnå snabb svarstid, använder detta papper förutsägelser metoder för att förutsäga framtida värden. FFT används för att beräkna korskorrelationerna för den förutsagda serien (med de värden som redan har anlänt) och databasmönstren, och för att få förutsagda avstånd mellan inkommande tidsserier vid många framtida positioner och databasmönster. När det faktiska datavärdet anländer, används förutsägelsen fel tillsammans med de förutsedda avstånden för att filtrera bort mönster som inte är möjliga att vara närmaste eller nära grannar, vilket ger snabba svar. Experiment visar att med rimliga förutsägelser fel, prestandavinsten är betydande.
I REF används förutsägelser för att dra nytta av satsbearbetning.
Continually evaluating similarity-based pattern queries on a streaming time series
{'venue': "SIGMOD '02", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}