【摘 要】
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为了更好地适应大规模不确定时间序列数据的相似性耗时多、计算效率低的问题,基于传统的动态时间规整（DTW）相似性计算算法,在FastDTW算法已经进行粗细粒度化剪枝节省部分运算时
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61370075）
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为了更好地适应大规模不确定时间序列数据的相似性耗时多、计算效率低的问题,基于传统的动态时间规整（DTW）相似性计算算法,在FastDTW算法已经进行粗细粒度化剪枝节省部分运算时间的情况下,通过融入MapReduce计算框架,提出一种不确定时间序列的相似性计算算法MR-FastDTW.该算法在FastDTW算法执行递归返回阶段时需要计算的递归矩阵,用MapReduce的思想分成多个子矩阵.同时对求得的路径周围的子矩阵进行并行计算,最后汇总范围内子矩阵的结果,得出最终路径.实验结果表明,MR-FastDTW算
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