Метрика та алгоритм для розрахунку подібності двох часових послідовностей подій

Sergii Nikolaiev

Анотація


У деяких програмах з аналізу часових потоків подій виникає проблема вимірювання "подібності" послідовностей цих подій. У роботі під терміном "послідовність подій" розуміється упорядкований скінченний масив моментів виникнення події в часі. Подано метрику й алгоритм обчислення подібності між двома упорядкованими послідовностями подій. Описано процедуру, за якою розраховуються міра подібності двох потоків подій і набір пар індексів, що показують відповідні моменти виникнення події в кожній з цих послідовностей.

Ключові слова


квазі-періодичні події; тимчасові послідовності подій; метрики подібності; обчислювальний відстань між двома різновимірними масивами дійсних чисел; схожість тимчасових послідовностей подій; алгоритм оцінки відстані між двома потоками подій

Повний текст:

PDF (English)

Посилання


Pollock Gary. Holistic trajectories: a study of combined employment, housing and family careers by using multiple-sequence analysis. Journal of the Royal Statistical Society, Series A (Statistics in Society), 170(1): P. 167–183, 2007.

Mannila H., Moen P. Similarity between event types in sequences, Proc. First Intl. Conf. on Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWaK’99), Florence, Italy, 1999, P. 271–280.

Moen P., Attribute, Event Sequence, and Event Type Similarity Notions for Data Mining, Ph.D. thesis, Department of Computer Science, University of Helsinki, Finland, 2000.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Pollock Gary. Holistic trajectories: a study of combined employment, housing and family careers by using multiple-sequence analysis. Journal of the Royal Statistical Society, Series A (Statistics in Society), 170(1): P. 167–183, 2007.

2. Mannila H., Moen P. Similarity between event types in sequences, Proc. First Intl. Conf. on Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWaK’99), Florence, Italy, 1999, P. 271–280.

3. Moen P., Attribute, Event Sequence, and Event Type Similarity Notions for Data Mining, Ph.D. thesis, Department of Computer Science, University of Helsinki, Finland, 2000.





DOI: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2017.3.12