VALMOD:一种用于数据序列中变长基元简便且精确检测的工具集
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2020-09-01 v1
摘要
数据序列基元发现是数据序列挖掘中最有用的基元之一,在机器人学、昆虫学、地震学、医学和气候学等诸多领域有应用。最先进的基元发现工具仍要求用户提供基元长度。然而,在许多情况下,基元长度的选择对其检测至关重要。遗憾的是,明显的暴力解法——测试给定范围内的所有长度——在计算上难以承受,且无法为不同分辨率(即长度)的基元排序提供任何支持。我们展示了VALMOD,我们的可扩展基元发现算法,它高效地在给定长度范围内找到所有基元,并输出长度不变的基元排序。此外,我们通过一个新提出的元数据结构来支持分析过程,该结构帮助用户选择最有前景的模式长度。本演示旨在详细阐释所提方法的步骤,展示我们的算法及相应的图形化洞察如何使用户高效识别正确基元。(论文发表于ACM Sigmod Conference 2018。)
引用
@article{arxiv.2008.13432,
title = {VALMOD: A Suite for Easy and Exact Detection of Variable Length Motifs in Data Series},
author = {Michele Linardi and Yan Zhu and Themis Palpanas and Eamonn Keogh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13432},
year = {2020}
}