Vi introducerar en metod för att upptäcka optimala lokala mönster, som kortfattat beskriver de viktigaste trenderna i en tidsserie. Vår strategi undersöker tidsserierna vid flera tidsskalor (dvs fönsterstorlekar) och upptäcker effektivt de viktigaste mönstren i varje. Vi inför också ett kriterium för att välja de bästa fönsterstorlekarna, som mest koncist fångar nyckeln oscillator och enperiodiska trender. Vår nyckelinsikt ligger i att lära sig en optimal ortonormal omvandling från själva data, i motsats till att använda en förutbestämd grund eller approximerande funktion (såsom bitvis konstant, kort fönster Fourier eller wavelets), som i huvudsak begränsar oss till en viss familj av trender. Vår metod lyfter denna begränsning, samtidigt utlåning sig till snabb, inkrementell uppskattning i en strömmande inställning. Experimentell utvärdering visar att vår metod kan fånga upp meningsfulla mönster i en mängd olika miljöer. Vår streaming tillvägagångssätt kräver storleksordning mindre tid och utrymme, medan fortfarande producerar koncisa och informativa mönster.
Papadimitriou m.fl. REF föreslog en algoritm för att upptäcka optimala lokala mönster, som kortfattat beskriver de viktigaste trenderna i dataströmmar.
Optimal multi-scale patterns in time series streams
{'venue': "SIGMOD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}