De flesta tidsseriedata mining algoritmer använder likhetssökning som en kärn subrutin, och därmed den tid det tar för likhetssökning är flaskhalsen för praktiskt taget alla tidsserier data mining algoritmer. Svårigheten att skala sökningen till stora datauppsättningar förklarar till stor del varför det mesta akademiska arbetet med tidsseriedatabrytning har planat ut på att överväga några miljoner tidsserieobjekt, medan en stor del av industrin och vetenskapen sitter på miljarder tidsserieobjekt som väntar på att utforskas. I detta arbete visar vi att genom att använda en kombination av fyra nya idéer kan vi söka och min verkligt massiva tidsserier för första gången. Vi demonstrerar följande extremt ointuitiva faktum; i stora datauppsättningar kan vi exakt söka under DTW mycket snabbare än den nuvarande state-of-theart Euclidean distanssökning algoritmer. Vi visar vårt arbete på den största uppsättning tidsserieexperiment någonsin försökt. Framför allt är det största datasetet som vi anser är större än den sammanlagda storleken på alla tidsseriedataset som beaktas i alla data mining papers som någonsin publicerats. Vi visar att våra idéer gör det möjligt för oss att lösa datautvinningsproblem på högre nivå, såsom motivfyndighet och klusterbildning på skalor som annars skulle vara ohållbara. Förutom att utvinna massiva datamängder, kommer vi att visa att våra idéer också har konsekvenser för realtidsövervakning av dataströmmar, vilket gör att vi kan hantera mycket snabbare ankomsthastigheter och / eller använda billigare och lägre motordrivna enheter än vad som för närvarande är möjligt. Allmänna termer Algoritm; Experimentation Nyckelord experiment för att se detta är sant. Tänk [28], som säger att det kan svara på frågor av längd 1000 under DTW med 95% noggrannhet, i en slumpmässig gång datauppsättning av en miljon objekt på 5.65 sekunder. Vi kan exakt söka denna datauppsättning på 3,8 sekunder (på en mycket liknande maskin). På samma sätt, en ny tidning som introducerade en ny inre produkt baserad DTW lägre bundet i hög grad påskyndar exakt subsekvens sökning efter en ordspotting uppgift i tal. Författarna säger: "den nya DTW-KN-metoden tar cirka 2 minuter" [41], men vi kan Rakthanmanon et al. Tåg-/provningssplittring och en DTW-klassifir för one-nearrest-grannar uppnår en felfrekvens på 0,087. Rakthanmanon m.fl. 1 Denna samling av storlekar är mycket optimistisk. Stegstorleken bör vara högst 100, vilket skapar två storleksordningar utrymme overhead. Rakthanmanon m.fl. varvtal på 7,200 rpm (genomsnittlig rotationslatens = 4,17 ms), sedan bara disken I/O-tid till Rakthanmanon et al.
Ett nytt dokument REF är det första som utvecklar en UCR-svit, som erbjuder hög effektivitet för gruvtidsserier så stora som en biljon i längd.
Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping