Abstract-Time seriemotiv är uppsättningar av mycket liknande undersekvenser av en lång tidsserie. De är av intresse för sin egen rätt, och används också som indata i flera högre nivåer data mining algoritmer inklusive klassificering, klustering, regel-upptäckt och sammanfattning. Trots omfattande forskning under de senaste åren är det ett öppet problem att hitta exakta tidsseriemotiv i massiva databaser. Tidigare insatser antingen hittade ungefärliga motiv eller anses relativt små dataset som bor i huvudminnet. I detta arbete beskriver vi för första gången en diskmedveten algoritm för att hitta exakta tidsseriemotiv i multi-gigabyte databaser som innehåller i storleksordningen tiotals miljoner tidsserier. Vi har utvärderat vår algoritm på dataset från olika områden, bland annat medicin, antropologi, datornätverk och bildbehandling och visar att vi kan hitta intressanta och meningsfulla motiv i dataset som är många storleksordningar större än något tidigare.
Författarna introducerade också för första gången en diskmedveten algoritm för exakt motivfyndighet för massiva disk-bofasta datauppsättningar REF.
Finding Time Series Motifs in Disk-Resident Data
{'venue': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2009 Ninth IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}