Många applikationer genererar och konsumerar tidsdata och hämtning av tidsserier är ett viktigt processsteg inom många tillämpningsområden. Dynamic time warping (DTW) avstånd mellan tidsserier av storlek N och M beräknas beroende på en dynamisk programmeringsmetod som skapar och fyller ett N × M rutnät för att söka efter en optimal warpbana. Eftersom detta kan vara kostsamt, har olika heuristiker föreslagits att skära bort de potentiellt improduktiva delarna av DTW-nätet. I detta dokument hävdar vi att tidsserier ofta har strukturella egenskaper som kan användas för att identifiera lokalt relevanta begränsningar för att eliminera överflödigt arbete. Med utgångspunkt i denna observation föreslår vi framträdande funktionsbaserade SDTW-algoritmer som först identifierar robusta framträdande funktioner i den givna tidsserien och sedan finner en konsekvent anpassning av dessa för att fastställa gränserna för warpbanans sökning. Mer specifikt föreslår vi alternativa strategier för fast kärn- och adaptiv bredd, adaptiv kärn- och fast bredd samt adaptiv kärn- och adaptiv bredd som tillämpar olika begränsningar som återspeglar seriens strukturella egenskaper på hög nivå i datamängden. Experimentella resultat visar att de föreslagna SDTW-algoritmerna bidrar till att uppnå mycket högre noggrannhet i DTW-beräkning och tidsseriehämtning än algoritmer med fast kärna och fast bredd som inte utnyttjar lokala funktioner i den givna tidsserien.
I REF föreslog författarna att använda tidsserie lokal struktur information för att begränsa sökningen av warping vägen.
sDTW: Computing DTW Distances using Locally Relevant Constraints based on Salient Feature Alignments
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}