Vi föreslår en mångfaldsbaserad relevansåterkopplingsmetod för tidsseriedata för att förbättra träffsäkerheten. Vi utvecklar först begreppet relevans feedback för tidsserier baserat på dual-tree komplexa wavelet (CWT) och SAX-baserade metoder. Vi strävar efter att förbättra sökkvaliteten genom att integrera mångfald i de resultat som presenteras för användaren för återkoppling. Vi föreslår sedan en metod som använder representationstypen som en del av återkopplingen, i motsats till en människas val baserat på en förbearbetnings- eller utbildningsfas. De föreslagna metoderna använder en viktning för att hantera relevans återkoppling av viktiga egenskaper för både enstaka och flera representation fall. Våra experiment på ett stort utbud av tidsseriedata visar att den föreslagna mångfaldsbaserade relevansåterkopplingen förbättrar hämtningsprestandan. Resultaten bekräftar att representation feedback innehåller objekt mångfald implicit och uppnår bra prestanda även när du använder enkla närmaste granne som hämtningsmetod. Såvitt vi vet är detta den första studien om diversifiering av tidsseriesökning för att förbättra hämtningsnoggrannheten och representationsfeedback.
Vi har behandlat representation feedback för tidsserie hämtning med diversifiering REF.
Diversity based Relevance Feedback for Time Series Search
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}