Det föregående årtiondet har medfört en anmärkningsvärd ökning av intresset för tillämpningar som handlar om sökning och gruvdrift av tidsseriedata. Många av forskningsinsatserna i detta sammanhang har fokuserat på att införa nya representationsmetoder för dimensionell minskning eller nya likhetsåtgärder för de underliggande uppgifterna. I de allra flesta fall har varje enskilt arbete som inför en viss metod framfört specifika påståenden och, bortsett från enstaka teoretiska motiveringar, lämnat kvantitativa experimentella observationer. För det mesta var dock de jämförande aspekterna av dessa experiment alltför snävt inriktade på att visa fördelarna med de föreslagna metoderna jämfört med några av de tidigare införda. För att ge en omfattande validering genomförde vi en omfattande experimentell studie som omimplementerade åtta olika tidsserierepresentationer och nio likhetsåtgärder och deras varianter, och testade deras effektivitet på 38 tidsseriedatauppsättningar från ett brett spektrum av applikationsområden. I den här artikeln ger vi en översikt över dessa olika tekniker och presenterar våra jämförande experimentella rön om deras effektivitet. Förutom att tillhandahålla en enhetlig validering av vissa av de befintliga resultaten visar våra experiment också att vissa påståenden i litteraturen i vissa fall kan vara överdrivet optimistiska.
Flera metoder och tidsserier representationer har föreslagits för tidsserier likhetssökning REF.
Experimental comparison of representation methods and distance measures for time series data
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}