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基于两级过滤的时间序列近似查询
被引量：
2
1
作者
蔡青林
陈岭
+1 位作者
梅寒蕾
孙建伶
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1290-1297,1321,共9页
针对现有的近似查询模型对查询精度的可控性较差,后续处理效率较低的问题,提出基于两级过滤的查询模型.通过采用不同粒度的SAX表示方法提取时间序列的字符型特征向量,可以将高维的时间序列映射到低维的特征空间;将不同粒度的特征向量以...
针对现有的近似查询模型对查询精度的可控性较差,后续处理效率较低的问题,提出基于两级过滤的查询模型.通过采用不同粒度的SAX表示方法提取时间序列的字符型特征向量,可以将高维的时间序列映射到低维的特征空间;将不同粒度的特征向量以向量近似文件(VA-File)的结构进行存储,有效引入了倒排索引.在查询过程中,设计了启发式的查询过滤算法,根据粗粒度特征向量查询细粒度特征向量,实现第一级过滤;针对VA-File设计了高效的边界剪枝算法,实现第二级过滤.模型基于多粒度的SAX特征向量进行构建,可以对查询精度进行有效控制;在第二级过滤中采用的边界剪枝算法可以有效地提高后续处理的执行效率.实验结果表明,提出的查询模型具有较高的性能,对时间序列长度、kNN查询规模及数据集规模具有稳定的扩展性.
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关键词
时间序列
相似性查询
符号聚集
近似
向量近似文件
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题名
基于两级过滤的时间序列近似查询
被引量：
2
1
作者
蔡青林
陈岭
梅寒蕾
孙建伶
机构
浙江大学计算机科学与技术学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期1290-1297,1321,共9页
基金
中国工业和信息化部"核高基"重大专项基金资助项目(2010ZX01042-002-003-001)
中国工程科技知识中心基金资助项目(CKCEST-2014-1-5)
国家自然科学基金资助项目(61332017)
文摘
针对现有的近似查询模型对查询精度的可控性较差,后续处理效率较低的问题,提出基于两级过滤的查询模型.通过采用不同粒度的SAX表示方法提取时间序列的字符型特征向量,可以将高维的时间序列映射到低维的特征空间;将不同粒度的特征向量以向量近似文件(VA-File)的结构进行存储,有效引入了倒排索引.在查询过程中,设计了启发式的查询过滤算法,根据粗粒度特征向量查询细粒度特征向量,实现第一级过滤;针对VA-File设计了高效的边界剪枝算法,实现第二级过滤.模型基于多粒度的SAX特征向量进行构建,可以对查询精度进行有效控制;在第二级过滤中采用的边界剪枝算法可以有效地提高后续处理的执行效率.实验结果表明,提出的查询模型具有较高的性能,对时间序列长度、kNN查询规模及数据集规模具有稳定的扩展性.
关键词
时间序列
相似性查询
符号聚集
近似
向量近似文件
倒排索引
Keywords
time series
similarity search
symbolic aggregation approximation
vector approximation file
inverted index
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于两级过滤的时间序列近似查询
蔡青林
陈岭
梅寒蕾
孙建伶
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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