Upptäckten av upprepade undersekvenser, tidsseriemotiv, är ett problem som har visat sig ha stor nytta av flera högre nivåers databrytningsalgoritmer, inklusive klassificering, klusterbildning, segmentering, prognostisering och regelupptäckt. Under de senaste åren har det gjorts betydande forskningsinsatser för att effektivt upptäcka dessa motiv i statiska offlinedatabaser. Men för många domäner kräver tidsseriens inneboende streaming-karaktär online upptäckt och underhåll av tidsseriemotiv. I denna uppsats utvecklar vi den första onlinemotive discovery algoritmen som övervakar och upprätthåller motiv exakt i realtid under en ströms senaste historia. Vår algoritm har en i värsta fall uppdateringstid som är linjär till fönsterstorleken och kan förlängas för att upprätthålla mer komplexa mönsterstrukturer. Däremot behöver de nuvarande offline-algoritmerna antingen betydande uppdateringstid eller mycket kostsamma förbehandlingssteg som online-algoritmer helt enkelt inte har råd med. Våra kärnidéer möjliggör användbara utökningar av vår algoritm för att hantera godtyckliga datahastigheter och upptäcka flerdimensionella motiv. Vi demonstrerar nyttan av våra algoritmer med en mängd olika fallstudier inom robotik, akustisk övervakning och komprimering online.
I REF föreslogs en online-algoritm för gruvtidsseriemotiv.
Online discovery and maintenance of time series motifs
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}