I detta arbete introducerar vi det nya problemet med att hitta tidsserier disharmonier. Tidsseriens disharmonier är subsekvenser av en längre tidsserie som är maximalt annorlunda än alla övriga tidsseriers subsekvenser. De fångar på så sätt känslan av den mest ovanliga följden inom en tidsserie. Tidsserie disharmonier har många användningsområden för data mining, inklusive att förbättra kvaliteten på klustering, data rengöring, summering, och anomali upptäckt. Som vi kommer att visa, disharmonier är särskilt attraktiva som anomali detektorer eftersom de bara kräver en intuitiv parameter (längden på subsekvensen) till skillnad från de flesta anomali detektion algoritmer som normalt kräver många parametrar. Vi utvärderar vårt arbete med en omfattande uppsättning experiment. I synnerhet visar vi nyttan av disharmonier med objektiva experiment på domäner så olika som rymdfärja telemetri övervakning, medicin, övervakning och industri, och vi visar effektiviteten i vår disharmoni upptäckt algoritm med mer än en miljon experiment, på 82 olika datauppsättningar från olika domäner.
Keogh m.fl. införa problemet med att hitta "fel", som är undersekvenser av en längre tidsserie som skiljer sig maximalt från alla andra undersekvenser av tidsserien REF.
HOT SAX: efficiently finding the most unusual time series subsequence
{'venue': "Fifth IEEE International Conference on Data Mining (ICDM'05)", 'journal': "Fifth IEEE International Conference on Data Mining (ICDM'05)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}