Snabba och skalbara analystekniker blir allt viktigare i big datas tidevarv, eftersom de är möjliggörande tekniker för att skapa realtids- och interaktiva upplevelser i dataanalys. Tidsserier är allmänt tillgängliga inom olika tillämpningsområden. På grund av det stora antalet fall av tidsserier (t.ex. miljoner) och den höga dimensionaliteten hos varje fall av tidsserier (t.ex. tusentals), är det svårt att genomföra kluster på storskaliga tidsserier, och det är ännu svårare att göra det i realtid för att stödja interaktiv prospektering. I detta dokument föreslår vi en ny end-to-end tidsserie kluster algoritm, YADING, som automatiskt kluster storskalig tidsserie med snabb prestanda och kvalitetsresultat. YADING består särskilt av tre steg: provtagning av indatauppsättningen, genomförande av kluster på datauppsättningen i urvalet och tilldelning av resten av indata till de kluster som genereras i datauppsättningen i urvalet. I synnerhet ger vi teoretiska bevis på de nedre och övre gränserna för stickprovsstorleken, vilket inte bara garanterar YADINGs höga prestanda, utan också säkerställer fördelningens överensstämmelse mellan indatasetet och det provade datasetet. Vi väljer också 1 norm som likhetsmått och multidensitetsmetoden som klustermetod. Med teoretiskt bundet säkerställer detta val YADINGs robusthet mot tidsseriernas variationer på grund av fasorturbering och slumpmässigt brus. Utvärderingsresultaten har visat att på typisk skala (100 000 tidsserier med vardera 1000 dimensioner) datauppsättningar är YADING ungefär 40 gånger snabbare än toppmoderna, provtagningsbaserade klusteralgoritm Denclue 2.0 och ca 1000 gånger snabbare än DBSCAN och CLARANS. YADING har också använts av produktteam på Microsoft för att analysera tjänsteprestanda. Två av dessa användningsfall ingår i detta dokument.
Ding m.fl. REF föreslog YADING som kan klumpa ihop stora tidsserier.
YADING: Fast Clustering of Large-Scale Time Series Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}