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基于滑动窗口的多变量时间序列异常数据的挖掘
被引量：
16
1
作者
翁小清
沈钧毅
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期102-104,共3页
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,...
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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关键词
多变量时间序列
滑动窗口
局部稀疏系数
扩展的Frobenius范数
异常数据挖掘
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题名
基于滑动窗口的多变量时间序列异常数据的挖掘
被引量：
16
1
作者
翁小清
沈钧毅
机构
西安交通大学计算机软件与理论研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期102-104,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60173058)
文摘
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。
关键词
多变量时间序列
滑动窗口
局部稀疏系数
扩展的Frobenius范数
异常数据挖掘
Keywords
Multivariate time series
Sliding window
Local sparsity coefficient
Extended frobenius norm
Outlier mining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于滑动窗口的多变量时间序列异常数据的挖掘
翁小清
沈钧毅
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007
16
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