文献类型：期刊文章

作　　者：陈海燕[1,2] 刘晨晖[1] 孙博[1]

机构地区：[1]南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京210016 [2]南京航空航天大学软件新技术与产业化协同创新中心,南京210016

出　　处：《控制与决策》

基　　金：国家自然科学基金项目(61501229);中央高校基本科研业务费专项资金项目(NS2015091;NJ20160013)

年　　份：2017

卷　　号：32

期　　号：1

起止页码：1-11

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20171103447956)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：在时间序列数据挖掘中,时间序列相似性是一个重要的概念.对于诸多算法而言,能否与一种合适的相似性度量方法结合应用,对其挖掘性能有着关键影响.然而,至今仍没有统一的度量相似性的方法.对此,首先综述了常用的相似性度量方法,分析了各自的优点与不足;其次,讨论了近年来出现的时序相似性的新解释及其度量方法;再次,探讨了相似性度量在时序挖掘任务中的应用以及与挖掘精度的关系;最后给出了关于时序相似性度量进一步的研究方向.

关 键 词：时间序列数据挖掘 时间序列相似性 相似性度量  挖掘精度  

分 类 号：TP273]