Likhetssökning i stora tidsseriers databaser har på senare tid väckt stort forskningsintresse. Det är ett svårt problem på grund av datans typiskt höga dimensionalitet. De mest lovande lösningarna är att utföra dimensionalitetsminskning på data och sedan indexera reducerade data med en flerdimensionell indexstruktur. Många dimensionalitetsreduktion tekniker har föreslagits, inklusive Singular Value Decomposition (SVD), Diskrete Fouriertransform (DFT), och Diskrete Wavet Transform (DWT). I detta arbete introducerar vi en ny dimensionalitetsreduktionsteknik som vi kallar Adaptive Piecewise Constant Caimation (APCA). Medan tidigare tekniker (t.ex. SVD, DFT och DWT) väljer en gemensam representation för alla objekt i databasen som minimerar det globala återuppbyggnadsfelet, APCA approximerar varje tidsserie med en uppsättning konstanta värdesegment av varierande längder så att deras individuella rekonstruktionsfel är minimala. Vi visar hur APCA kan indexeras med hjälp av en flerdimensionell indexstruktur. Vi föreslår två avståndsmått i indexerade utrymme som utnyttjar den höga troheten hos APCA för snabb sökning: en lägre gränsande Euclidean avstånd approximation, och en icke-lägre gränsande, men mycket snäv Euclidean avstånd approximation och visa hur de kan stödja snabb exakt sökning, och ännu snabbare ungefärlig sökning på samma index struktur. Vi jämför teoretiskt och empiriskt APCA med alla andra tekniker och visar dess överlägsenhet.
Referensreferensreferensen presenterar en indexeringsmetod som kallas Adaptive Piecewise Constant Caimation, som också är en dimensionalitetsreduktionsteknik för sekvensmatchning baserad på Euclideans avstånd.
Locally adaptive dimensionality reduction for indexing large time series databases
{'venue': "SIGMOD '01", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}