| 检测时间序列数据中的例外模式 |
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| 引用本文： | 王世卫,李爱国. 检测时间序列数据中的例外模式[J]. 广西师范大学学报(自然科学版), 2006, 24(4): 18-21 |
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| 作者姓名： | 王世卫 李爱国 |
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| 作者单位： | 西安科技大学,计算机科学技术系,陕西,西安,710054;西安科技大学,计算机科学技术系,陕西,西安,710054 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 提出一种从时间序列数据中辨识例外模式的系统化方法,包括4个步骤1)将时间序列数据分割为一系列子序列;2)将这些子序列映射到某个特征空间;3)在此特征空间中,用聚类算法将分割得到的子序列聚类为不同的模式;4)定义例外支持的概念,并计算每个模式的例外支持,如果某个模式的例外支持小于1,则该模式是一个例外模式。实验表明该方法能够有效地监测出时间序列中的例外模式。
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| 关 键 词： | 知识获取 时间序列 数据挖掘 例外 |
| 文章编号： | 1001-6600（2006）04-0018-04 |
| 收稿时间： | 2006-05-31 |
| 修稿时间： | 2006-05-31 |
Detecting Outlier Patterns in Time Series Data |
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| WANG Shi-wei,LI Ai-guo. Detecting Outlier Patterns in Time Series Data[J]. Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition), 2006, 24(4): 18-21 |
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| Authors: | WANG Shi-wei LI Ai-guo |
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| Abstract: | A systematic method for identifying outlier patterns in time series data is proposed.The method has 4 steps:1) segmenting time series data into a subsequence set;2) transforming these subsequences into a feature space;3) generating a pattern set from the subsequence set with a cluster algorithm;4) defining the concept of Outlier Support (OS),and calculating OS of each pattern.Patterns with OS<1 are outlier patterns.Experimental results demonstrate that the proposed method can identify outlier pattern efficiently. |
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| Keywords: | knowledge acquisition time series data mining outlier |
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