Abstrakt. Det har funnits ett stort intresse för att anpassa datagruvalgoritmer till tidsseriedatabaser. Många av dessa algoritmer måste jämföra tidsserier. Vanligtvis används en viss variation eller förlängning av Euclideans avstånd. Men som vi visar i detta dokument kan Euclideans avstånd vara ett extremt sprött avstånd. Dynamisk tidsförvrängning (DTW) har föreslagits som en teknik för att tillåta mer robusta avståndsberäkningar, men det är beräknings dyrt. I detta dokument inför vi en ändring av DTW som fungerar på en högre nivå abstraktion av data, i synnerhet en bitvis linjär representation. Vi visar att vår strategi tillåter oss att överträffa DTW med en till tre storleksordningar. Vi utvärderar experimentellt vår strategi för medicinska, astronomiska och teckenspråksdata.
Keogh och Pazzani REF föreslår en ändring av DTW som fungerar på en bitvis linjär representation av data.
Scaling up Dynamic Time Warping to Massive Datasets
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}