Kontinuerlig tillväxt i sensordata och andra tidsdata ökar betydelsen av hämtning och likhetssökning i tidsseriedata. Effektiv tidsserie frågebehandling är avgörande för interaktiva applikationer. Befintliga flerdimensionella index som R-trädet ger effektiv förfrågan för endast relativt få dimensioner. Tidsserierna är vanligtvis långa, vilket motsvarar extremt högdimensionella data i flerdimensionella index. På grund av massiv överlappning av indexdeskriptorer degenererar flerdimensionella index för höga dimensioner och får tillgång till hela data genom slumpmässig I/O. Följaktligen går man miste om effektivitetsvinsterna med indexering. I det här dokumentet föreslår vi TS-trädet (tidserieträdet), en indexstruktur för effektiv tidsseriesökning och likhetssökning. TS-tree indexerar högdimensionella data på ett sätt som inte överlappar varandra och utnyttjar inneboende egenskaper hos kvantifiering av tidsserier och reducering av dimensionalitet. Under frågebehandling, kraftfull beskärning via kvantized separator och meta data information minskar kraftigt antalet sidor som måste nås, vilket resulterar i betydande upphastighet. I grundliga experiment med data från syntetiska och verkliga tidsserier visar vi att vår TS-tree överträffar befintliga metoder som R*-trädet eller det kvantiserade A-trädet.
Till exempel, i REF, Assent et al. föreslå TS-trädet (tidsserieträdet), en indexstruktur för effektiv hämtning och likhetssökning över tidsserier.
The TS-tree: efficient time series search and retrieval
{'venue': "EDBT '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}