Vi introducerar en metod för att upptäcka optimala lokala mönster, som kortfattat beskriver de viktigaste trenderna i en tidsserie. Vår strategi undersöker tidsserierna vid flera tidsskalor (dvs fönsterstorlekar) och upptäcker effektivt de viktigaste mönstren i varje. Vi inför också ett kriterium för att välja de bästa fönsterstorlekarna, som mest koncist fångar nyckeln oscillator och enperiodiska trender. Vår nyckelinsikt ligger i att lära sig en optimal ortonormal omvandling från själva data, i motsats till att använda en förutbestämd grund eller approximerande funktion (såsom bitvis konstant, kort fönster Fourier eller wavelets), som i huvudsak begränsar oss till en viss familj av trender. Vår metod lyfter denna begränsning, samtidigt utlåning sig till snabb, inkrementell uppskattning i en strömmande inställning. Experimentell utvärdering visar att vår metod kan fånga upp meningsfulla mönster i en mängd olika miljöer. Vår streaming tillvägagångssätt kräver storleksordning mindre tid och utrymme, medan fortfarande producerar koncisa och informativa mönster.
En metod för att upptäcka lokalt optimala mönster i tidsserier på flera skalor har föreslagits REF tillsammans med ett kriterium för att välja de bästa fönsterlängderna.
Optimal multi-scale patterns in time series streams
{'venue': "SIGMOD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}