Med tanke på en samling komplexa, tidsstämplade händelser, hur hittar vi mönster och anomalier? Evenemang kan vara möten med en eller flera personer med en eller flera dagordningspunkter på noll eller flera platser (t.ex. telekonferenser) eller publikationer med författare, nyckelord, förlag etc. I sådana inställningar vill vi lösa följande problem: 1) hitta tidsstämplar som liknar varandra och gruppera dem; 2) hitta anomalier; 3) ge tolkningar av kluster och anomalier genom att kommentera dem; 4) automatiskt hitta rätt tid-granularitet att göra analys. Dessutom vill vi ha snabba, skalbara algoritmer för alla dessa problem. Vi tar itu med ovanstående utmaningar genom två huvudidéer. Den första (T3) är att förvandla problemet till en graf analys problem, genom att noggrant behandla varje tidsstämpel som en nod i en graf. Denna synpunkt för att bära den omfattande maskineri av grafanalysmetoder (PageRank, graf partitionering, närhetsanalys, och CenterPiece Subgraphs, för att nämna några). Således kan T3 automatiskt gruppera tidsstämplar i meningsfulla kluster och spot anomalier. Dessutom kan den välja representativa händelser / personer / platser för varje kluster och varje anomali, som deras tolkningar. Den andra idén (MT3) är att använda temporal multiupplösningsanalys (t.ex. minuter, timmar, dagar). Vi visar att MT3 snabbt kan få resultat från finer-to-coarser resolutioner, uppnå upp till 2 storleksordningar speedups. Vi verifierar effektiviteten och effektiviteten hos T3 och MT3 på flera verkliga datauppsättningar.
I REF, Tong et al. föreslå en metod för att automatiskt gruppera tidsstämplar i kluster samt upptäcka onormala tidsstämplar.
Fast mining of complex time-stamped events
{'venue': "CIKM '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}