基于矩阵剖面分析的时间序列变滞模体跟随关系推断框架

了解谁跟随谁以及它们遵循何种模式，是理解集体行为（例如人类群体、鱼群或股票市场）的关键步骤。时间序列是可用于洞察跟随关系的资源之一。然而，跟随模式或模体的概念及其在时间序列中的求解方法并不明确。在本研究中，我们形式化了两个时间序列之间跟随模体的概念，并提出一个框架来推断两个时间序列之间的跟随模式。该框架利用了一种高效且可扩展的方法——矩阵剖面法，从时间序列中检索模体。我们将所提出的框架与几个基线进行了比较。在模拟数据集中，该框架优于基线。在声音录制数据集中，该框架能够在一对两位歌手相互跟随演唱的时间序列中检索出跟随模体。在加密货币数据集中，该框架能够从两种数字货币的一对时间序列中捕捉到跟随模体，这意味着一种货币的数值跟随另一种货币的数值模式。我们的框架可应用于任何时间序列领域，以获取时间序列之间跟随模式的洞察。