【摘 要】
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与其它多变量时间序列(MTS)子序列显著不同的子序列,称为异常子序列(含异常数据)。该文提出了一种基于滑动窗口的MTS异常子序列的挖掘算法,使用扩展的Frobenius范数来计算两
【机 构】
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西安交通大学计算机软件与理论研究所,河北经贸大学计算机中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60173058)
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与其它多变量时间序列(MTS)子序列显著不同的子序列,称为异常子序列(含异常数据)。该文提出了一种基于滑动窗口的MTS异常子序列的挖掘算法,使用扩展的Frobenius范数来计算两个MTS子序列之间相似性,使用两阶段顺序查询来进行K-近邻查找,将不可能成为候选异常子序列的MTS子序列剪去,对上海证券交易所股票交易情况MTS数据集进行了异常子序列(含异常数据)挖掘,结果表明了算法的有效性。
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